具体描述
《概率论与数理统计》内容包括概率论的基本概念、随机变量与概率分布、随机变量的数字特征、参数估计和假设检验、回归分析、相关分析与方差分析等。
作者简介
目录信息
序
第一章 事件的概率
1.1 概率是什么
1.2 古曲概率计算
1.3 事件的运算、条件概率与独立性
习题
第二章 随机变量及概率分布
2.1 一维随机变量
2.2 多维随机变量(随机向量)
2.3 条件概率分布与随机变量的独立性
2.4 随机变量的函数的概率分布
附录
习题
第三章 随机变量的数字特征
3.1 数学期望(均值)与中位数
3.2 方差与矩
3.3 协方差与相关系数
3.4 大数定理和中心极限定理
习题
第四章 参数估计
4.1 数理统计学的基本概念
4.2 矩估计、极大似然估计和贝叶斯估计
4.3 点估计的优良性准则
4.4 区间估计
习题
第五章 假设检验
5.1 问题提法和基本概念
5.2 重要参数检验
5.3 拟合优度检验
附录
习题
第六章 回归、相关与方差分析
6.1 回归分析基本概念
6.2 一元线性回归
6.3 多元线性回归
6.4 相关分析
6.5 方差分析
附录
习题
习题提示与解答
附表
· · · · · · (收起)
第一章 事件的概率
1.1 概率是什么
1.2 古曲概率计算
1.3 事件的运算、条件概率与独立性
习题
第二章 随机变量及概率分布
2.1 一维随机变量
2.2 多维随机变量(随机向量)
2.3 条件概率分布与随机变量的独立性
2.4 随机变量的函数的概率分布
附录
习题
第三章 随机变量的数字特征
3.1 数学期望(均值)与中位数
3.2 方差与矩
3.3 协方差与相关系数
3.4 大数定理和中心极限定理
习题
第四章 参数估计
4.1 数理统计学的基本概念
4.2 矩估计、极大似然估计和贝叶斯估计
4.3 点估计的优良性准则
4.4 区间估计
习题
第五章 假设检验
5.1 问题提法和基本概念
5.2 重要参数检验
5.3 拟合优度检验
附录
习题
第六章 回归、相关与方差分析
6.1 回归分析基本概念
6.2 一元线性回归
6.3 多元线性回归
6.4 相关分析
6.5 方差分析
附录
习题
习题提示与解答
附表
· · · · · · (收起)
读后感
评分
感觉写的太过个人口语，而且是缩减的，理解起来有点突兀。 前面6个X一起列出来，后面的六个概率却列成5“和”1。好气人啊。
评分 评分本书通过大量解释性的文字，从直观上、数学上花费大量文字阐释了绝大多数的概率论定义与定理，并将之举例到实际生活应用中；讲述十分清晰；阅读上没有“故意把简单的理论写得很复杂让你看不懂”的地方，反而在不太好理解的定义、定理处的解释十分到位，极其适合自学。 站在个人...
评分他试图写一本不一样的教材。或者是在大陆是不一样的。既不是数学类，也不是其他学校的手册。好好学习，也就该读这样的书。如果能把习题都做了，就很厉害了。陈老师在世的时候一直喜欢出题考他的学生：）
评分用户评价
评分
内容好少啊...
评分其实我看的那本封面要好看很多。。。
评分相当经典的入门教材，不只是在教你怎么做题
评分很有思想的一本概率书 陈希孺老先生是研究概率方面的院士
评分比数双那本好太多
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