概率论与数理统计辅导

内容概要

　概率论与数理统计是研究随机现象统计规律的一门数学学科。概率论是对随机现象统计规律演绎的研究，即从理论上对随机现象进行研究，而数理统计则是对随机现象统计规律归纳的研究，即从随机现象的简单随机样本对总体进行统计推断的研究。

书籍目录

第一章 概率论的基本概念
　1.1 基本内容诠释与重要结论归纳
　1.2 重点、难点提示
　1.3 典型例题分析
　1.4 进一步理解基本概念
　练习题
　答案及提示
第二章 随机变量及其分布
　2.1 基本内容诠释与重要结论归纳
　2.2 重点、难点提示
　2.3 典型例题分析
　2.4 进一步理解基本概念
　练习题
　答案及提示
第三章 多维随机变量及其分布
　3.1 基本内容诠释与重要结论归纳
　3.2 重点、难点提示
　3.3 典型例题分析
　3.4 进一步理解基本概念
　练习题
　答案及提示
第四章 随机变量的数字特征
　4.1 基本内容诠释与重要结论归纳
　4.2 重点、难点提示
　4.3 典型例题分析
　4.4 进一步理解基本概念
　练习题
　答案及提示
第五章 大数定律及中心极限定理
　5.1 基本内容诠释与重要结论归纳
　5.2 重点、难点提示
　5.3 典型例题分析
　5.4 进一步理解基本概念
　练习题
　答案及提示
第六章 样本及抽样分析
　6.1 基本内容诠释与重要结论归纳
　6.2 重点、难点提示
　6.3 典型例题分析
　6.4 进一步理解基本概念
　练习题
　答案及提示
第七章 参数估计
　7.1 基本内容诠释与重要结论归纳
　7.2 重点、难点提示
　7.3 典型例题分析
　7.4 进一步理解基本概念
　练习题
　答案及提示
第八章 假设检验
　8.1 基本内容诠释与重要结论归纳
　8.2 重点、难点提示
　8.3 典型例题分析
　8.4 进一步理解基本概念
　练习题
　答案及提示
第九章 方差分析及回归分析
　9.1 基本内容诠释与重要结论归纳
　9.2 典型例题分析
　练习题
　答案及提示
第十二章 随机过程及其统计描述
　12.1 基本内容诠释与重要结论归纳
　12.2 典型例题分析
　练习题
　答案及提示
第十三章 可尔可夫链
　13.1 基本内容诠释与重要结论归纳
　13.2 典型例题分析
　练习题
　答案及提示
第十四章 平稳随机过程
　14.1 基本内容诠释与重要结论归纳
　14.2 典型例题分析
　练习题
　答案及提示
第十五章 总复习
　15.1 数学题型及其要求
　15.2 典型例题分析
　水平测试题
　水平测试题答案与提示
附录一 常用分布表
附录二 常见一维分布关系图
附录三 一个正态总体的假设检验
附录四 两个正态总体的假设检验
附录五 常用数理统计表

章节摘录

版权页：插图：本章所讲述的事件、概率与事件（或试验）的独立性，是概率论最重要、最基本的三个概念，对随机事件的认识是对随机试验认识的出发点，慨率论是建立在随机事件基础上，而事件问的相互独立性研究又使概率论有别于其他数学学科，对事件及其关系的理解、表示及等价性变换和选择正确的概型、公式计算概率，是本章乃至全书的重点和难点，1.事件的运算关系及概率的性质是本章的基本内容，也是以后学习各章的基础，务必牢固掌握，2.正确理解事件间包含，互不相容与相互独立区别与联系，并会由随机试验或数量关系判别事件相互独立性，6.事件相互独立概念是概率论中一个重要的概念，它是定义随机试验独立性、随机变量独立性的基础，正确的理解它并会判定是极为重要的，我们是由试验的方式来判定试验独立性，进而判定事件的相互独立性，再应用独立性定义中所揭示的概率关系计算乘积事件的概率，在计算相互独立事件概率时，常用对偶法则与求逆公式，目的是将事件转换为用若干个事件的乘积形式来表示。下面通过典型例题的分析及其多种解题方法，进一步理解、掌握：1.学会分析随机试验、随机事件，特别是会分析事件的结构，这是学好概率论的关键；2.将复杂事件用简单事件的关系来表示，并应用运算法则化简、分解事件，或进行事件间的等价性变换；3.掌握独立性的直观含义及其数量关系；会判断、证明独立性，并利用独立性计算概率；4.掌握计算概率的四种方法：（1）应用概型：古典概型、几何概型、独立试验序列概型；（2）应用概率性质及独立性；（3）应用条件概率及其三个公式，特别是全概公式；（4）应用差分方程（递推公式）及微分方程。

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《概率论与数理统计辅导(浙大•第4版)》是大学数学辅导丛书之一。

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