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概率論與數理統計--基於Excel/統計分析系列

作者：編者:李秋敏|責編:秦淑靈
出版社：電子工業
ISBN：9787121388484

出版日期：2021/01/01
裝幀：平裝
頁數：224

人民幣：RMB 45 元售價：元

內容大鋼

本書以應用型人才培養為目標，重點講解了基礎知識如何應用於實際模型，選取了大量理工和財經領域的數學模型進行分析，並介紹了Excel軟體中的概率統計分析方法和運算步驟。本書共10章，第1?5章介紹概率論的基本知識，包括隨機事件與概率、隨機變數及其分佈、多維隨機變數及其分佈、隨機變數的數字特徵、大數定律及中心極限定理；第6?10章介紹數理統計的基本知識，包括數理統計、參數估計、假設檢驗、方差分析與回歸分析。每章都配備了難度適中的習題，書後附有習題解答。為方便讀者查閱，書後附有常用統計分佈表。本書免費提供電子課件和例題數據，讀者可登錄華信教育資源網www.hxedu.com.cn下載。
本書可作為高等學校理工和財經類專業的概率論與數理統計課程教材，也可供感興趣的讀者自學參考。

作者介紹

編者:李秋敏|責編:秦淑靈

第1章  隨機事件與概率
  1.1  隨機現象與隨機試驗
    1.1.1  隨機現象
    1.1.2  隨機試驗
  1.2  隨機事件
    1.2.1  樣本空間
    1.2.2  隨機事件
    1.2.3  事件的關係及運算
  1.3  概率及其性質
    1.3.1  概率的公理化定義
    1.3.2  古典概型
    1.3.3  幾何概型
  1.4  條件概率
    1.4.1  條件概率
    1.4.2  乘法公式
    1.4.3  全概率公式
    1.4.4  貝葉斯公式
  1.5  事件的獨立性
    1.5.1  兩個事件的獨立性
    1.5.2  多個事件的獨立性
    1.5.3  伯努利概型
  1.6  應用實例
  習題1
第2章  隨機變數及其分佈
  2.1  隨機變數及其分佈函數
    2.1.1  隨機變數
    2.1.2  分佈函數
  2.2  離散型隨機變數
    2.2.1  離散型隨機變數及其分佈律
    2.2.2  常見的離散型分佈
  2.3  連續型隨機變數
    2.3.1  連續型隨機變數及其概率密度
    2.3.2  常見的連續型分佈
  2.4  隨機變數函數的分佈
    2.4.1  離散型隨機變數函數的分佈
    2.4.2  連續型隨機變數函數的分佈
  2.5  應用實例
    2.5.1  離散型隨機變數的應用實例
    2.5.2  連續型隨機變數的應用實例
  2.6  Excel在概率統計中的應用
    2.6.1  二項分佈
    2.6.2  泊松分佈
    2.6.3  超幾何分佈
    2.6.4  指數分佈
    2.6.5  正態分佈
  習題2
第3章  多維隨機變數及其分佈
  3.1  多維隨機變數及其分佈函數
    3.1.1  多維隨機變數
    3.1.2  聯合分佈函數

    3.1.3  聯合分佈律
    3.1.4  聯合概率密度函數
    3.1.5  常見的二維連續型分佈
  3.2  邊緣分佈與獨立性
    3.2.1  邊緣分佈函數
    3.2.2  邊緣分佈律
    3.2.3  邊緣概率密度函數
    3.2.4  隨機變數的獨立性
  3.3  條件分佈
    3.3.1  條件分佈律
    3.3.2  條件概率密度函數
  3.4  二維隨機變數函數的分佈
    3.4.1  二維離散型隨機變數函數的分佈
    3.4.2  二維連續型隨機變數函數的分佈
    3.4.3  特殊函數的分佈
  3.5  應用實例
  習題3
第4章  隨機變數的數字特徵
  4.1  數學期望
    4.1.1  數學期望的概念
    4.1.2  隨機變數的函數的數學期望
    4.1.3  數學期望的性質
  4.2  方差
    4.2.1  方差的概念
    4.2.2  方差的性質
    4.2.3  幾種常見分佈的數學期望與方差
  4.3  協方差與相關係數
  4.4  矩、協方差矩陣
    4.4.1  矩
    4.4.2  協方差矩陣
  4.5  應用實例
  習題4
第5章  大數定律及中心極限定理
  5.1  隨機變數序列的收斂性
  5.2  大數定律
    5.2.1  切比雪夫不等式
    5.2.2  大數定律
  5.3  中心極限定理
  5.4  應用實例
  習題5
第6章  數理統計
  6.1  數理統計基本概念
    6.1.1  總體和樣本
    6.1.2  統計量
  6.2  抽樣分佈
    6.2.1  χ2分佈
    6.2.2  t分佈
    6.2.3  F分佈
  6.3  抽樣分佈定理
    6.3.1  單個正態總體的樣本均值和樣本方差的分佈

    6.3.2  兩個正態總體的樣本均值和樣本方差的分佈
  6.4  應用實例
  6.5  Excel在概率統計中的應用
    6.5.1  樣本均值
    6.5.2  樣本方差和標準差
    6.5.3  相關係數
    6.5.4  描述統計
  習題6
第7章  參數估計
  7.1  參數的點估計
    7.1.1  矩估計
    7.1.2  極大似然估計
  7.2  估計量的優良性準則
    7.2.1  無偏性
    7.2.2  有效性
    7.2.3  相合性
  7.3  參數的區間估計
    7.3.1  基本概念
    7.3.2  樞軸變數法
    7.3.3  單個正態總體參數的置信區間
    7.3.4  單側置信區間
    7.3.5  兩個正態總體參數的置信區間
  7.4  應用實例
  7.5  Excel在概率統計中的應用
    7.5.1  方差已知時總體均值的區間估計
    7.5.2  方差未知時總體均值的區間估計
  習題7
第8章  假設檢驗
  8.1  假設檢驗的基本概念
    8.1.1  引例
    8.1.2  假設檢驗的基本概念
    8.1.3  假設檢驗的基本步驟
  8.2  參數的假設檢驗
    8.2.1  均值的檢驗
    8.2.2  方差的檢驗
  8.3  分佈的假設檢驗
    8.3.1  離散總體的χ2檢驗法
    8.3.2  連續總體的χ2檢驗法
  8.4  Excel在概率統計中的應用
    8.4.1  均值的檢驗
    8.4.2  方差的檢驗
  習題8
第9章  方差分析
  9.1  單因素方差分析
    9.1.1  統計模型
    9.1.2  統計檢驗
  9.2  雙因素方差分析
    9.2.1  統計模型
    9.2.2  統計檢驗
  9.3  Excel在概率統計中的應用

    9.3.1  用Excel進行單因素方差分析
    9.3.2  用Excel進行雙因素方差分析
  習題9
第10章  回歸分析
  10.1  一元線性回歸
    10.1.1  變數間的關係
    10.1.2  參數估計
    10.1.3  顯著性檢驗
  10.2  多元線性回歸
    10.2.1  參數估計
    10.2.2  顯著性檢驗
  10.3  非線性回歸
    10.3.1  幾種常見的可線性化的曲線類型
    10.3.2  非線性回歸分析實例
  習題10
附錄A
  附表1  泊松分佈表
  附表2  標準正態分佈表
  附表3  χ2分佈表
  附表4  t分佈表
  附表5  F分佈表
習題解答
參考文獻

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