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签到天数: 166 天 [LV.7]常住居民III - 自我介绍
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《概率论与数理统计(第四版)》 & Z7 Z, I+ q3 \* K: @
第四版前言 ' d+ P' o$ E3 w
第三版前言
9 x. H* o3 P' s8 I! _! H+ g第二版前言 ' t/ j8 L& O' ^8 V3 d
第一章 概率论的基本概念 0 r) k9 a$ x4 Z
1 随机试验
( N% Z5 a( _+ ~: ]- ?6 c2 样本空间、随机事件
! d% n8 t6 l% s7 ?# ~3 频率与概率 ( p0 M$ t- r; F2 V8 Q3 U
4 等可能概型(古典概型) 3 t5 Y* y; @( C! s$ @
5 条件概率
: Z/ J! o5 V8 H; V' J* X* r( |# s6 独立性 , _) o: w/ v+ ]2 S) @
小结 1 v4 ^5 P+ u+ i& c
习题
9 I: d' r" V% v# S. H5 `第二章 随机变量及其分布
% p" x8 f# |& j4 s7 T1 随机变量 $ l/ ^ S7 |. _- ?+ w! \0 o8 Y
2 离散型随机变量及其分布律
2 c& A$ _9 p7 K# y0 w) P5 j3 随机变量的分布函数 % q5 ~, W3 t' H' ^
4 连续型随机变量及其概率密度
% |, U2 y8 ~, b$ n- s# G5 随机变量的函数的分布 6 e2 e) e2 V, g, e
小结 ' A1 O t6 G& \; y
. U* F. Q" R" T6 s/ b+ e0 C; T% \
.习题
h2 j: w7 d. K5 x e" B! e第三章 多维随机变量及其分布
$ P) |0 ~8 y2 G# \1 二维随机变量 S2 a9 y4 e/ X$ v9 ~0 v4 D3 `
2 边缘分布 " [# E# j9 x% {( a7 @4 j3 A
3 条件分布
4 m, D! k3 ~' D* T4 l4 相互独立的随机变量
9 D, v3 J7 H& [1 M6 @; b5 两个随机变量的函数的分布 # `) p, Y2 D! R1 k3 Q9 C
小结 ! T) G) O& I0 Y+ w
习题
$ @5 Y6 C: y' N0 ]第四章 随机变量的数字特征
/ f8 @ p) |+ t2 Z) ^. U/ l6 g. j) Q* \1 数学期望
2 [7 `+ F" W/ t2 D3 J2 方差
% x, {" i1 y/ K+ U' n3 协方差及相关系数
% w" f5 r) l3 x7 J0 m, `1 K4 矩、 协方差矩阵
1 d+ x6 f1 X# \5 O8 o8 L小结
& b6 }/ {6 D8 {4 T习题
, P0 q+ J* ~) b) N0 V% `第五章 大数定律及中心极限定理
% g _) o5 [+ u6 d( O* B1 大数定律 7 Y5 n8 U3 y* O+ s1 e6 m
2 中心极限定理
9 `; V: E+ ]6 B# {" x/ ~小结
g5 `" T+ a& |# H! l1 M* I4 [2 c+ q, D习题
5 {" _' t2 `5 n4 l第六章 样本及抽样分布 % e# T' o$ M. B, d5 y, w$ E
1 随机样本
- M4 m' ]5 e9 u# F9 p/ `2 直方图和箱线图 % H$ T. f0 M& V: \. G5 o) ?) u2 Y
3 抽样分布 ; K& W4 k/ j3 [0 m8 u/ l! H
小结 2 {4 w7 o# F3 `' l; z
附录 $ v/ {9 a) e& z2 K" r# y. W
习题 6 n- \' x' n5 T$ E o/ I
第七章 参数估计 . r4 ]& q9 \; O* o
1 点估计 $ S3 v: P& _& m# q
2 基于截尾样本的最大似然估计 - f2 J8 M9 T; N% N; ~* h
3 估计量的评选标准 ; M0 ~+ I t- Q3 W* v6 c1 s
4 区间估计 4 o" B) {6 b7 G; J( L
5 正态总体均值与方差的区间估计
_: E" N2 E* R; p- z" ]8 n7 c4 q+ y6 (0-1)分布参数的区间估计 5 a) j0 c9 ]& T1 n' c: s3 D- L- n
7 单侧置信区间 7 S( k2 W1 D, s5 L, K& M! z
小结
. M6 R( B( N! O2 p3 ?习题
# G6 w# q; q6 e `! w' ?' b第八章 假设检验
7 n6 c% t& t- Y; G, W1 假设检验 # J$ g) E7 q1 b$ Q3 A ?
2 正态总体均值的假设检验
5 W B" R& {! M3 正态总体方差的假设检验 6 B1 i: K$ c! N4 i
4 置信区间与假设检验之间的关系 # o( b3 C+ |9 x, c ?1 H
5 样本容量的选取
9 g. ^9 Y' |. L( V6 分布拟合检验 1 n8 a x9 r7 K; J
7 秩和检验 2 R; ]) c/ d! l$ Q, J! I, B7 ]! _
8 假设检验问题的户值检验法 " x0 O' r8 G1 M3 s% r9 A
小结 . q& z0 m* T! ^9 m& F9 B
习题 ) e+ @% U- a/ J; B7 ^8 d
第九章 方差分析及回归分析 ; {0 c$ w, u) E8 P# k
1 单因素试验的方差分析
1 M# |& n; P# J8 f2 M2 双因素试验的方差分析 2 y" E ?1 G# s* z: W( R
3 一元线性回归
' C( }# ?6 p, n5 ~5 T2 J2 W4 多元线性回归 - q/ `( f- |1 ]! u* J% ]$ c3 a$ L
小结
$ Q, d( m6 n/ B: z+ C9 X4 L% |附录 % Y6 L1 S, ]5 j, B3 x
习题
5 T# U& X5 a: E8 C$ L' ^第十章 bootstrap方法
$ a0 Y3 J, _: G3 }1 `: |+ d1 非参数bootstrap方法
+ z1 n2 q& }! W7 G. y2 F2 参数bootstrsp方法 * M4 [$ P% I2 g
小结
3 J6 U' Z3 c- a& z第十一章 在数理统计中应用excel软件
) |2 K* G; L) `1 概述
/ L/ R V. Z- k4 x6 C3 m2 箱线图 # H0 a6 Y4 r* o4 }7 b: c( u! T
3 假设检验
0 Y8 N/ k# t( R& ^$ G$ a4 方差分析
9 f) X; ]+ _) ~" i4 P5 一元线性回归
& u$ D( b: i. b Q0 v4 u' \6 bootstrap方法、宏、vba ' X3 z& [ y, j# D- j/ R% {
本章参考文献 : c* c8 p0 Q5 y& v( f; A
第十二章 随机过程及其统计描述 : f5 `, P; Q. T3 e& H0 k% d
1 随机过程的概念
! ?; ^) a* _$ b2 随机过程的统计描述 2 C- a# t) u$ x5 f' u
3 泊松过程及维纳过程
) w; h: r/ b. d- N小结 ( l+ }( g- {, |8 ^9 M
习题 ! [8 P6 i4 {" z) @* M
第十三章 马尔可夫链
( J3 D% g) L5 F1 马尔可夫过程及其概率分布
2 {, \( o( k* v2 多步转移概率的确定
( S2 E! ~/ L3 k$ ^) t2 {' Y3 遍历性 ; J* h$ _. s* O& C4 d; J
小结
7 H: W: y% R+ ^1 F8 f6 I, H习题
% u. Q0 f! t% y+ h& @1 z- G第十四章 平稳随机过程 ( G0 W/ X: q; `# v$ w3 q0 _8 W
1 平稳随机过程的概念 ; n p* B9 N( [8 q" g9 t
2 各态历经性
0 \9 w. z; j5 v% i: _3 相关函数的性质
" A( ^* ^( o" _# `% y' _& X4 平稳随机过程的功率谱密度 ; ~8 ^! K1 Q1 b8 f9 [/ A9 z2 N U
小结
; p5 G1 ?+ c6 J8 ]3 t习题 , Z P. @5 R; h
选做习题
! H4 p$ g- t D- V9 I) u, o% V参读材料 随机变量样本值的产生
+ [& A- k; s& e1 a$ I/ U6 v* a附表 , u% p1 w N# n/ y5 V
附表1 几种常用的概率分布表
* j& c2 T( M% C; k8 @附表2 标准正态分布表
& a2 h/ x* e) R% D! q1 H9 P8 h$ t附表3 泊松分布表 4 M8 k r7 E+ B
附表4 t分布表
# H$ ^! p$ ^) {3 S8 v附表5 x2分布表 1 b- N) U$ @2 v$ j$ {# H! r
附表6 f分布表 ' L4 H& e! A- v; X. l; y5 `
附表7 均值的t检验的样本容量
2 l N3 E! F. O3 ]$ r附表8 均值差的t检验的样本容量 b( d: R& l3 t, W( M' O Z& z
附表9 秩和临界值表
" T% z9 V, x0 M- B! C% p0 ^习题答案
2 O% c* m& ^) l: P @# l' \
3 S. L# `( \3 D. `0 _, U. w |
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