应用概率统计PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载

应用概率统计PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

目录1

前言1

第一章　随机事件与概率1

§1.1　随机事件及其运算2

1.1.1 随机试验与随机事件2

1.1.2　事件间的关系及运算3

§1.2　事件的概率6

1.2.1 古典方法6

1.2.2　频率方法10

1.2.3　主观方法11

1.2.4　概率的公理化定义及性质12

§1.3　条件概率14

1.3.1　条件概率的概念14

1.3.2　全概率公式16

1.3.3 贝叶斯公式19

§1.4　事件的独立性21

1.4.1 两个事件的独立性21

1.4.2 多个事件的独立性24

习题26

§2.1　随机变量及其概率分布的概念32

2.1.1 随机变量32

第二章　随机变量及其概率分布32

2.1.2 离散型随机变量的分布列33

2.1.3　连续型随机变量的概率密度函数34

2.1.4　分布函数36

§2.2　几个常见的离散型分布40

2.2.1 二项分布40

2.2.2　泊松分布44

2.2.3　超几何分布46

2.2.4　几何分布48

§2.3　几个常见的连续型分布48

2.3.1 均匀分布48

2.3.2　正态分布51

2.3.3　二项分布的正态近似57

2.3.4　指数分布61

§2.4　随机变量函数的分布64

2.4.1　X是离散型随机变量的情形64

2.4.2　X是连续型随机变量的情形66

习题69

第三章　随机变量的数字特征75

§3.1　数学期望75

3.1.1 离散型随机变量的数学期望75

3.1.2　连续型随机变量的数学期望79

3.1.3 随机变量函数的数学期望81

3.1.4　数学期望的性质84

§3.2　方差85

3.2.1　方差的定义85

3.2.2　几个常见分布的方差88

3.2.3　方差的性质90

3.2.4　切贝晓夫不等式92

§3.3　其他数字特征94

3.3.1　变异系数94

3.3.2 中位数96

3.3.3　分位数97

3.3.4　众数98

3.3.5　矩100

3.3.6　偏度100

3.3.7　峰度102

习题103

第四章　多维随机变量107

§4.1　多维随机变量及其联合分布107

4.1.1 联合分布函数107

4.1.2 多维离散型随机变量109

4.1.3 多维连续型随机变量111

4.2.1　边缘分布函数114

4.2.2　二维离散型随机变量的边缘分布列114

§4.2　边缘分布114

4.2.3　二维连续型随机变量的边缘密度函数115

4.2.4　n（n≥3）维随机变量的边缘分布概念118

§4.3　条件分布118

4.3.1　二维离散型随机变量的条件分布列118

4.3.2　二维连续型随机变量的条件密度函数119

§4.4　随机变量的独立性121

§4.5　多维随机变量函数的分布124

4.5.1 离散型情形的随机变量之和分布124

4.5.2　连续型情形的随机变量之和分布126

4.5.3 最大值和最小值的分布129

§4.6　多维随机变量的数字特征131

4.6.1 多维随机变量函数的数学期望132

4.6.2　数学期望和方差的运算性质132

4.6.3　协方差135

4.6.4　相关系数138

习题142

第五章　抽样和抽样分布150

§5.1　简单随机抽样150

5.1.1　总体与样本150

5.1.2 自有限总体的抽样152

5.1.3　简单随机样本的抽取方法153

5.1.4 自无限总体的抽样155

5.2.1 统计量156

§5.2　？的抽样分布156

5.2.2　？的数学期望和方差157

5.2.3　中心极限定理158

§5.3　？的抽样分布161

习题163

附录5—1　SAS的应用165

附录5—2　若干数学证明176

第六章　参数估计178

§6.1　点估计178

6.1.1　矩估计法178

6.1.2　极大似然估计法181

§6.2　点估计优劣的评价准则186

6.2.1　无偏性186

6.2.2　有效性188

6.2.3　一致性（合大数定律）191

§6.3　区间估计的基本概念192

§6.4　总体均值的置信区间194

6.4.1　σ已知时正态总体均值的置信区间194

6.4.2　σ未知时正态总体均值的置信区间195

6.4.3 大样本情形下非正态总体均值的置信区间201

6.4.4　单侧置信限202

§6.5　总体比例的置信区间204

§6.6　两个总体均值之差的置信区间205

6.6.1 两个正态总体μ1—μ2的置信区间206

6.6.2 大样本情形下两个非正态总体μ1—μ2的置信区间208

§6.7　两个总体比例之差的置信区间209

§6.8　正态总体方差的置信区间210

§6.9　两个正态总体方差之比的置信区间213

6.9.1 F分布213

6.9.2　σ？/σ？的置信区间215

习题216

附录6—1　SAS的应用220

7.1.1　基本思想235

第七章　假设检验235

§7.1　假设检验的基本概念235

7.1.2 两类错误236

7.1.3　显著性检验238

7.1.4　检验步骤240

§7.2　总体均值的检验240

7.2.1 正态总体均值的检验240

7.2.2 大样本情形下非正态总体均值的检验243

§7.3　检验的p值245

§7.4　假设检验与置信区间的关系246

§7.5　总体比例的检验247

7.6.1 比较两个正态总体均值的检验248

§7.6　比较两个总体均值的检验248

7.6.2　大样本情形下比较两个非正态总体均值的检验251

§7.7　基于成对数据的比较两个总体均值的检验252

§7.8　比较两个总体比例的检验255

§7.9　正态总体方差的检验257

§7.10　比较两个正态总体方差的检验258

习题260

附录7—1　SAS的应用264

§8.1　拟合优度检验274

8.1.1　分类数据的x2检验274

第八章　非参数方法274

8.1.2　分布拟合的x2检验277

§8.2　独立性检验281

§8.3　符号检验284

§8.4　威尔科克森符号秩检验287

8.4.1　对称总体的中位数检验288

8.4.2　基于成对数据的比较两个总体分布的检验291

§8.5　威尔科克森秩和检验293

§8.6　QQ图295

习题298

附录8—1　SAS的应用302

§9.1　单因素方差分析309

第九章　方差分析309

9.1.1　数学模型310

9.1.2　显著性检验311

§9.2　两因素方差分析315

9.2.1 重复试验的两因素方差分析315

9.2.2 无重复试验的两因素方差分析322

习题327

附录9—1　SAS的应用330

第十章　回归分析336

§10.1　一元线性回归336

10.1.1 回归模型337

10.1.2 最小二乘估计340

10.1.3　显著性检验346

10.1.4　E（y0）的置信区间和y0的预测区间352

§10.2　多元线性回归356

10.2.1 多元线性回归模型357

10.2.2　最小二乘估计359

10.2.3　显著性检验360

§10.3　可线性化的非线性回归364

习题365

附录10—1　SAS的应用369

附录一　习题参考答案376

附录二　各类数值表396

参考文献416