武汉理工大学概率论与数理统计试题_百度文库
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武汉理工大学概率论与数理统计试题
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&&&&&&&&&&&&1128人已关注学了T分布以及正态分布，觉得二者有一定联系，但是T分布和正态分布的区别是什么？相关推荐：
中国人民大学
一、标准从正态分布与t分布密度函数的比较来看。t分布的的密度函数相比标准正态分布表现为厚尾，随着自由度的逐渐增大，t分布密度函数逐渐接近标准正态分布，当自由度趋于无穷大时，t分布的密度函数趋近于标准正态分布密度函数。下图是用R软件画的标准正态分布（红色）和t（2）（黄色），t（3）（蓝色），t（5）（绿色）的密度函数图，可以看出，随着自由度的增大，t分布的密度函数逐渐向标准正态分布靠拢！从密度函数两侧可以看出t分布的尾部相较标准正态分布的尾部更厚。二、从标准正态分布与t分布累积分布函数的比较来看，设P(x)和·Fn(x)分别为标准正态分布和自由度为n的t分布的累积分布函数，当x&0时，有Fn(x)&P(x),当x=0时，有Fn(x)=P(x)，当x&0时，有Fn(x)&p(x)。三、从正态分布和t分布的参数来比较，正态分布有两个参数，分别是位置参数mu（正态分布的均值）和形状参数delta（正态分布的方差），delta越大则正态分布密度函数越宽，delta越小则正态分布密度函数越窄。N（0，1）（红色）N（0，2）（黑色）图像如下。而t分布只有一个参数，也就是t分布的自由度，t分布关于x=0对称，自由度的改变只改变t分布密度函数的形状大小，而不改变其位置。一、标准从正态分布与t分布密度函数的比较来看。t分布的的密度函数相比标准正态分布表现为厚尾，随着自由度的逐渐增大，t分布密度函数逐渐接近标准正态分布，当自由度趋于无穷大时，t分布的密度函数趋近于标准正态分布密度函数。下图是用R软件画的标准正态分布（红色）和t（2）（黄色），t（3）（蓝色），t（5）（绿色）的密度函数图，可以看出，随着自由度的增大，t分布的密度函数逐渐向标准正态分布靠拢！从密度函数两侧可以看出t分布的尾部相较标准正态分布的尾部更厚。二、从标准正态分布与t分布累积分布函数的比较来看，设P(x)和·Fn(x)分别为标准正态分布和自由度为n的t分布的累积分布函数，当x&0时，有Fn(x)&P(x),当x=0时，有Fn(x)=P(x)，当x&0时，有Fn(x)&p(x)。三、从正态分布和t分布的参数来比较，正态分布有两个参数，分别是位置参数mu（正态分布的均值）和形状参数delta（正态分布的方差），delta越大则正态分布密度函数越宽，delta越小则正态分布密度函数越窄。N（0，1）（红色）N（0，2）（黑色）图像如下。而t分布只有一个参数，也就是t分布的自由度，t分布关于x=0对称，自由度的改变只改变t分布密度函数的形状大小，而不改变其位置。T分布的变量就是一个自由度n，咋还跟样本平均值和样本标准差扯上了关系。照这么来看，正态分布的统计量就不和样本均值及样本标准差有关了吗？我认为T分布本质上和标准正态分布没有太大本质差别，可以说就是标准正态分布的一个近似分布。而标准正态分布只是正态分布的一个特殊情况。综上，从本质上说，T分布就是正态分布的一种特殊的近似。我们都知道当t分布中的n趋于无穷的时候，它就会变成一个标准正态分布。而正态分布又可以看做是多种因素混合达到的分布效果。而你可以把T分布看做是一部分因素构成的分布效果。可以到社区/专栏看下关于概率论的一些知识。T分布的变量就是一个自由度n，咋还跟样本平均值和样本标准差扯上了关系。照这么来看，正态分布的统计量就不和样本均值及样本标准差有关了吗？我认为T分布本质上和标准正态分布没有太大本质差别，可以说就是标准正态分布的一个近似分布。而标准正态分布只是正态分布的一个特殊情况。综上，从本质上说，T分布就是正态分布的一种特殊的近似。我们都知道当t分布中的n趋于无穷的时候，它就会变成一个标准正态分布。而正态分布又可以看做是多种因素混合达到的分布效果。而你可以把T分布看做是一部分因素构成的分布效果。可以到社区/专栏看下关于概率论的一些知识。
中央财经大学
正态分布是中一种很重要的理论分布，是许多统计方法的理论基础。正态分布有两个参数，μ和σ，决定了正态分布的本质。为了应用和计算方便，常将一般的正态变量X通过u变换[(X-μ)/σ]转化成标准正态变量u，以使原来各种形态的正态分布都转换为μ=0，σ=1的标准正态分布,亦称u分布。对于标准正态分布来说，μ是数据整体的平均值，σ是整体的标准差。但实际操作过程中，人们往往难以获得μ和σ。因此人们只能通过样本对这两个参数做出估计，用样本平均值和样本标准差代替整体的平均值和标准差，从而得出了t分布。另外从图像的层面说，正态分布的位置和形态只与μ和σ有关，而t分布不只与样本平均值和样本标准差有关，还与自由度相关。认识程度有限，只做参考~正态分布是中一种很重要的理论分布，是许多统计方法的理论基础。正态分布有两个参数，μ和σ，决定了正态分布的本质。为了应用和计算方便，常将一般的正态变量X通过u变换[(X-μ)/σ]转化成标准正态变量u，以使原来各种形态的正态分布都转换为μ=0，σ=1的标准正态分布,亦称u分布。对于标准正态分布来说，μ是数据整体的平均值，σ是整体的标准差。但实际操作过程中，人们往往难以获得μ和σ。因此人们只能通过样本对这两个参数做出估计，用样本平均值和样本标准差代替整体的平均值和标准差，从而得出了t分布。另外从图像的层面说，正态分布的位置和形态只与μ和σ有关，而t分布不只与样本平均值和样本标准差有关，还与自由度相关。认识程度有限，只做参考~生表示看不懂你们在说什么。。。生表示看不懂你们在说什么。。。
t分布是正态分布的近似啊！或者说是一种特殊情况？因为t分布的变量都符合正态分布啊，but，因为我们不知道真值μ，不知道偏差σ，所以此时用t分布；相反，如果我们知道真值μ和偏差σ，或者至少一个的话，就可以用正态分布公式了~t分布是正态分布的近似啊！或者说是一种特殊情况？因为t分布的变量都符合正态分布啊，but，因为我们不知道真值μ，不知道偏差σ，所以此时用t分布；相反，如果我们知道真值μ和偏差σ，或者至少一个的话，就可以用正态分布公式了~可怕！可怕！
只有好音乐让我听得清楚。学渣我也看不懂你们在说什么学渣我也看不懂你们在说什么如果一个随机变量是由一个服从正态分布的随机变量除以一个服从的变量组成的，则该变量服从t分布，t分布是正态分布的小样本形态。如果一个随机变量是由一个服从正态分布的随机变量除以一个服从的变量组成的，则该变量服从t分布，t分布是正态分布的小样本形态。区别①正态分布是与自由度无关的一条曲线； t分布是依自由度而变的一组曲线。② t分布较正态分布顶部略低而尾部稍高。区别①正态分布是与自由度无关的一条曲线； t分布是依自由度而变的一组曲线。② t分布较正态分布顶部略低而尾部稍高。楼上都是学霸们~膜拜膜拜！楼上都是学霸们~膜拜膜拜！文科生路过就不说话了文科生路过就不说话了
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概率论和数理统计
《概率论和数理统计》是高等院校理工类、类的重要课程之一。在考研数学中的比重大约占22%左右。主要内容包括：的基本概念、及其、、与、统计量及其概率分布、和、回归分析、、等内容。
概率论和数理统计简介
概率论和数理统计随机现象
概率论与数理统计
从说起，在自然界和现实生活中，一些事物都是相互联系和不断发展的。在它们彼此间的联系和发展中，根据它们是否有必然的，可以分成截然不同的两大类：一类是确定性的现象。这类现象是在一定条件下，必定会导致某种确定的结果。举例来说，在标准下，水加热到100摄氏度，就必然会沸腾。事物间的这种联系是属于必然性的。通常的自然科学各学科就是专门研究和认识这种必然性的，寻求这类必然现象的因果关系，把握它们之间的数量规律。
另一类是不确定性的现象。这类现象是在一定条件下，它的结果是不确定的。举例来说，同一个工人在同一台机床上加工同一种零件若干个，它们的尺寸总会有一点差异。又如，在同样条件下，进行小麦品种的人工催芽试验，各棵种子的发芽情况也不尽相同，有强弱和早晚的分别等等。为什么在相同的情况下，会出现这种不确定的结果呢？这是因为，我们说的“相同条件”是指一些主要条件来说的，除了这些主要条件外，还会有许多次要条件和偶然因素又是人们无法事先一一能够掌握的。正因为这样，我们在这一类现象中，就无法用必然性的因果关系，对个别现象的结果事先做出确定的答案。事物间的这种关系是属于的，这种现象叫做偶然现象，或者叫做。
在自然界，在生产、生活中，随机现象十分普遍，也就是说随机现象是大量存在的。比如：每期体育彩票的中奖号码、同一条生产线上生产的灯泡的寿命等，都是随机现象。因此，我们说：随机现象就是：在同样条件下，多次进行同一试验或调查同一现象，所的结果不完全一样，而且无法准确地预测下一次所得结果的现象。随机现象这种结果的不确定性，是由于一些次要的、偶然的因素影响所造成的。
从表面上看，似乎是杂乱无章的、没有什么规律的现象。但实践证明，如果同类的随机现象大量重复出现，它的总体就呈现出一定的规律性。大量同类随机现象所呈现的这种规律性，随着我们观察的次数的增多而愈加明显。比如掷硬币，每一次投掷很难判断是那一面朝上，但是如果多次重复的掷这枚硬币，就会越来越清楚的发现它们朝上的次数大体相同。
我们把这种由大量同类随机现象所呈现出来的集体规律性，叫做。概率论和就是研究大量同类随机现象的统计规律性的数学学科。
概率论和数理统计概率论的产生和发展
概率论产生于十七世纪，本来是由保险事业的发展而产生的，但是来自于赌博者的请求，却是数学家们思考概率论中问题的源泉。
早在1654年，有一个赌徒梅累向当时的数学家提出一个使他苦恼了很久的问题：“两个赌徒相约赌若干局，谁先赢 m局就算赢，全部赌本就归谁。但是当其中一个人赢了 a (a&m)局，另一个人赢了 b(b&m)局的时候，赌博中止。问：应该如何分法才合理？”后者曾在1642年发明了世界上第一台机械加法计算机。
三年后，也就是1657年，荷兰著名的天文、物理兼数学家企图自己解决这一问题，结果写成了《论机会游戏的计算》一书，这就是最早的概率论著作。
近几十年来，随着科技的蓬勃发展，概率论大量应用到国民经济、工农业生产及各学科领域。许多兴起的应用数学，如、对策论、、等，都是以概率论作为基础的。
概率论和数理统计是一门学分支，它们是密切联系的同类学科。但是应该指出，概率论、、统计方法又都各有它们自己所的不同内容。
概率论——是根据大量同类的，对随机现象出现某一结果的可能性作出一种客观的科学判断，对这种出现的可能性大小做出数量上的描述；比较这些可能性的大小、研究它们之间的联系，从而形成一整套数学理论和方法。
数理统计——是应用概率的理论来研究大量随机现象的规律性；对通过科学安排的一定数量的实验所得到的统计方法给出严格的理论证明；并判定各种方法应用的条件以及方法、公式、结论的可靠程度和局限性。使我们能从一组样本来判定是否能以相当大的概率来保证某一判断是正确的，并可以控制发生错误的概率。
统计方法——是一上提供的方法在各种具体问题中的应用，它不去注意这些方法的的理论根据、数学论证。
应该指出，概率统计在研究方法上有它的特殊性，和其它数学学科的不同点主要有：
第一，由于的是一种集体规律，必须在大量同类随机现象中才能呈现出来，所以，观察、试验、调查就是概率统计这门学科研究方法的基石。但是，作为数学学科的一个分支，它依然具有本学科的定义、公理、定理的，这些定义、公理、定理是来源于自然界的随机规律，但这些定义、公理、定理是确定的，不存在任何。
第二，在研究概率统计中，使用的是“由部分推断全体”的统计推断方法。这是因为它研究的对象——的范围是很大的，在进行试验、观测的时候，不可能也不必要全部进行。但是由这一部分资料所得出的一些结论，要全体范围内推断这些结论的可靠性。
第三，随机现象的随机性，是指试验、调查之前来说的。而真正得出结果后，对于每一次试验，它只可能得到这些不确定结果中的某一种确定结果。我们在研究这一现象时，应当注意在试验前能不能对这一现象找出它本身的内在规律。
概率论和数理统计概率论的内容
概率论作为一门数学分支，它所研究的内容一般包括随机事件的概率、和更深层次上的规律性。
概率是发生的可能性的数量指标。在独立随机事件中，如果某一事件在全部事件中出现的频率，在更大的范围内比较明显的稳定在某一固定常数附近。就可以认为这个事件发生的概率为这个常数。对于任何事件的概率值一定介于 0和 1之间。
有一类随机事件，它具有两个特点：第一，只有有限个可能的结果；第二，各个结果发生的可能性相同。具有这两个特点的叫做“”。
在客观世界中，存在大量的随机现象，随机现象产生的结果构成了随机事件。如果用变量来描述随机现象的各个结果，就叫做。
随机变量有有限和无限的区分，一般又根据变量的取值情况分成离散型随机变量和非离散型随机变量。一切可能的取值能够按一定次序一一列举，这样的随机变量叫做离散型随机变量；如果可能的取值充满了一个，无法按次序一一列举，这种随机变量就叫做非离散型随机变量。
在离散型随机变量的中，比较简单而应用广泛的是。如果随机变量是连续的，都有一个分布曲线，实践和理论都证明：有一种特殊而常用的分布，它的是有规律的，这就是。取决于这个随机变量的一些表征数，其中最重要的是平均值和差异度。平均值也叫，差异度也就是标准。
概率论和数理统计数理统计的内容
包括抽样、适线问题、、方析、等内容。是要通过对子样的调查，来推断总体的情况。究竟抽样多少，这是十分重要的问题，因此，在抽样检查中就产生了“小样理论”，这是在子样很小的情况下，进行分析判断的理论。
适线问题也叫曲线拟和。有些问题需要根据积累的经验数据来求出理论分布曲线，从而使整个问题得到了解。但根据什么原则求理论曲线？如何比较同一问题中求出的几种不同曲线？选配好曲线，有如何判断它们的误差？……就属于数理统计中的适线问题的讨论范围。
假设检验是只在用数理统计方法检验产品的时候，先作出假设，在根据抽样的结果在一定可靠程度上对原假设做出判断。
也叫做分析，就是用方差的概念去分析由少数试验就可以做出的判断。
由于在人类的实际活动中大量存在，概率统计随着现代工农业、近代科技的发展而不断发展，因而形成了许多重要分支。如：、、、、多元分析等。
概率论和数理统计图书一
概率论和数理统计基本信息
书名：作者：鲜思东
出版时间：日
开本：16开
概率论和数理统计内容简介
本书根据复合应用型人才培养目标和学生知识能力结构的要求，更新概率论与数理统计课程教学内容，新编的《》教材内容包括概率论、随机过程与三部分内容。
概率论和数理统计目录
第1章与概率
1.1 随机事件及其运算
1.1.1 与样本
1.1.2 随机事件、事件间的关系与运算
1.2 事件的概率及其性质
1.2.1 频率与概率的统计定义
1.2.3几何概率
1.2.4 概率的公理化定义
1.3.1 条件概率与公式
1.3.2 与贝叶斯公式
1.4事件的独立性与概型
1.4.1 事件的独立性
1.4.2 伯努利概型
第2章随机变量及其分布
2.1 随机变量的概念与离散型随机变量
2.1.1 随机变量的概念
2.1.2 离散型随机变量及其分布律
2.1.3 常见的离散型随机变量
2.2 随机变量的分布函数
2.2.1 的定义
2.2.2 分布函数的性质
2.3.1 连续型随机变量
2.3.2 常见的连续型随机变量
2.4 随机变量函数的分布
2.4.1 离散型随机变量函数的分布
2.4.2 连续型随机变量函数的分布
第3章 多维随机变量及其分布
3.1随机变量及其分布
3.1.1 二维随机变量的定义、
3.1.2 二维离散型随机变量
3.1.3 二维
3.2 边缘分布
3.2.1 边缘分布律
3.2.2 边缘密度函数
3.3 随机变量的独立性
3.4 两个随机变量函数的分布
3.4.1 Z=X+y的分布
3.4.2 M=max{X，y}和N=min{X，y}的分布
第4章随机变量的数字特征
4.1.1 数学期望的定义
4.1.2 随机变量函数的数学期望
4.1.3 数学期望的性质
4.2.1 方差的定义
4.2.2 方差的性质
4.2.3 常见分布的方差
4.3.1 协方差与相关系数
4.3.2 独立性与不相关性
4.3.3 矩、协方差
5.1 大数定律
5.1.2 3个大数定律
5.2 中心极限定理
5.2.1 中心极限定理
5.2.2 一中心极限定理
第6章的基本概念
6.1 几个基本概念
6.1.1 总体与样本
6.1.2 直方图
6.1.3 统计量与样本矩
6.2 3个重要分布与
6.2.1 3个重要分布
6.2.2 正态总体下的抽样定理
7.2 的评选标准
7.2.2 有效性与一致性
7.3.1 区间估计的定义
7.3.2 单个正态总体均值与方差的
7.3.3 两个正态总体均值之差与方差之比的置信区间
8.1 假设检验的基本思想与步骤
8.1.1 假设检验的基本思想
8.1.2 两类错误与假设检验的步骤
8.1.3 检验的p-值
8.2 单个正态总体均值与方差的检验
8.2.1 单个总体N（u，a2）均值u的检验
8.2.2 置信区间与的关系
8.2.3 单个a2的检验
8.3 两个正态总体均值与方差的检验
8.3.1 两个正态总体均值之差的检验
8.3.2 两个正态总体方差之比的检验
8.4 分布拟合检验
第9章回归分析
9.1.1 基本概念
9.1.2的最小二乘估计
9.1.3 回归的
9.1.4 一元的预测
附录A及大学生数学建模竞赛简介
附录B概率论与数理统计附表
概率论和数理统计图书二
概率论和数理统计基本信息
书名：概率论与数理统计
概率论与数理统计
主编：孟晗
副主编：王健高建来
出版发行：同济大学出版社
开本：1/16
ISBN：978-7-
定价：18.00元
概率论和数理统计内容简介
为了适应新世纪我国高等教育迅速发展的形势，满足新时期高等教育人才培养拓宽口径，增强适应性学教育的要求，我们按照教育部《高等教育面向21世纪数学内容和课程体系改革计划》和《工科类本科数学基础课程教学要求》（修订稿）的精神和要求，结合多年的教学研究与实践，博采众家之长，编写了本书。在编写过程中，我们在遵循本学科系统性与科学性的前提下，心量做到内容少而精，充分体现素质教育，突出教学思想，贯彻由浅入深、循序渐进、融会贯通的教学原则与直观形象的。既注重的基础概念、基本理论和方法的阐述，又注重学生基本运算能力的训练和分析问题、解决问题能力的培养。
本书包括随机事件及其概率、随机变量及其分布，随机变量的、大数定理定律与等概率论基本内容和、，分析等的基本内容。每节后配有习题，既有基本练习题，也有部分综合练习题，以提高读者分析问题、解决问题的能力。书末附有习题答案。
本书可作为高等理工类院校“”课程的教材或教学参考书。
概率论和数理统计目录
第一章 随机事件及其概率
第一节 随机事件及其运算
第二节 随机事件的概率
第三节 与全概率
第四节 随机事件的独立性
第五节 伯努利概型
第二章 随要变量及其分布
第一节 随机变量
第二节 离散型随机变量及其
第三节 随机变量的
第四节 及其
第五节 随机变量函数的分布
第三章 多维随机变量及其分布
第一节 多维随机变量
第二节 边缘分布
第四节 随机变量的独立性
第五节 多维随机变量函数的分布
第四章 随机变量的
第二节 方差
第三节 协方差及
第四节 随机变量的其他数字特征
第一节 大数定律
第二节 中心极限定理
第六章 的基本思想
第一节 总体与样本
第二节 统计量及其分布
第一节 参数的
第二节 正态的区间
第一节 假设检验的基本概念
第二节 单个正态总体参数的假设检验
第三节 两个正态总体参数的假设检验
第四节 单边假设检验
第九章 一元分析和
第一节 一元线回归分析
第二节 可的
附表1-附表5
概率论和数理统计图书三
概率论和数理统计基本信息
书名：概率论与数理统计
作者：甘健胜编
出版社:出版社
出版日期：
开本：16开
概率论和数理统计简介
本书是针对高职高专类专业对该课程教学的基本要求与培养规格而编写的教学资料，全书内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的、常用分布及其应用、与、、、、、回归分析基本概念、计算方法及其应用。各章都配有内容概要、常用术语、常用公式。各节配有针对性强的思考与练习题。附录介绍基本概念、几个常用分布的密度函数及含义。书后给出常用。本教材可适用于、高等专科学校、成人高校以及本科院校举办的二级职业技术学院和民办高校教学用书或教学参考书。对于自学人员也是一本有益的参考读物。按照不同专业的教学要求，可对教材内容进行选择。
概率论和数理统计目录
第1章随机事件及其概率
1. 1随机事件
1. 1. 2随机事件
1. 1. 3事件的表示与图示
1. 1. 4事件之间的关系及其运算
思考与练习
1. 2. 1概率的古典定义
1. 2. 2概率的几何定义
1. 2. 3概率的统计定义
思考与练习
1. 3概率的加法法则
1. 3. 1狭义加法法则
1. 3. 2广义加法法则
思考与练习
1. 4. 1条件概率
1. 4. 2乘法法则
思考与练习
1. 5. 1全概率公式
1. 5. 2贝叶斯公式
思考与练习
1. 6. 1事件的独立性
1. 6. 2概型
1. 6. 3贝努里公式
思考与练习
第2章随机变量及其分布
2. 1随机变量
2. 1. 1随机事件的数量标记
2. 1. 2随机变量
思考与练习
2. 2一元离散型随机变量
2. 2. 1一元离散型随机变量
2. 2. 2一元离散型随机变量的描述
2. 2. 3常见离散型随机变量的分布
思考与练习
2. 3. 1一元连续型随机变量
2. 3. 2一元连续型随机变量的描述
2. 3. 3常见连续型随机变量的分布
思考与练习
2. 4二元离散型随机变量
2. 4. 1函数
2. 4. 2函数
2. 4. 3函数
2. 4. 4随机变量的相互独立性
思考与练习
2. 5. 1联合密度函数
2. 5. 2边缘密度函数
2. 5. 3条件密度函数
2. 5. 4随机变量的相互独立性
思考与练习
2. 6随机变量函数的分布
思考与练习
第3章随机变量的
3. 1. 1平均值
3. 1. 2数学期望
3. 1. 3数学期望的性质
3. 1. 4数学期望应用举例
思考与练习
3. 2. 1与方差
3. 2. 2方差的性质
3. 2. 3方差应用举例
思考与练习
3. 3二元随机变量的
3. 3. 1随机变量的均值与方差
3. 3. 3协方差
思考与练习
第4章常用分布及应用
4. 1. 1二项分布概述
4. 1. 2二项分布应用举例
思考与练习
4. 2. 1泊松分布概述
4. 2. 2泊松分布应用举例
4. 2. 3二项分布与泊松分布的联系
思考与练习
4. 3. 1概述
4. 3. 2指数分布应用举例
思考与练习
4. 4. 1均匀分布概述
4. 4. 2均匀分布应用举例
思考与练习
4. 5. 1正态分布概述
4. 5. 3一般正态分布与标准正态分布的关系
4. 5. 4正态分布常用结论
4. 5. 5正态分布应用举例
思考与练习
常用随机变量的期望与方差
5. 1大数定律
5. 1. 1不等式
5. 1. 3大数定律
思考与练习
5. 2中心极限定理
5. 2. 1中心极限定理
5. 2. 2中心极限定理应用举例
思考与练习
6. 1总体与样本
6. 1. 1总体与样本概述
6. 1. 2简单随机样本
6. 1. 3统计量
6. 1. 4样本推断总体
思考与练习
6. 2. 1直方图
6. 2. 2样本分布函数
思考与练习
6. 3样本的
思考与练习
6. 4几个常用统计量的分布
6. 4. 1正态总体样本均值与方差的分布
6. 4. 2几个常用统计量形式及其分布
思考与练习
7. 1参数的
7. 1. 1点估计
7. 1. 2数字特征法
7. 1. 3最大估计法
思考与练习
7. 2优劣的评价标准
7. 2. 2有效估计 有效性
7. 2. 3一致估计 一致性
思考与练习
7. 3参数的
7. 3. 1区间估计
7. 3. 2总体期望的区间估计
7. 3. 3小样本下正态σ2的区间估计
思考与练习
8. 1假设检验
8. 1. 1假设检验的基本步骤
思考与练习
8. 2一个的参数假设检验
8. 2. 1总体均值等式检验
8. 2. 2总体均值的不等式检验
8. 2. 3的检验
8. 2. 4一个正态检验方法小结
思考与练习
8. 3两个正态总体的
8. 3. 1两个总体均值比较检验
8. 3. 2两个总体方差的比较检验
思考与练习
9. 1. 1单因素方差分析概述
9. 1. 2单因素方差分析的一般方法
思考与练习
9. 2单因素方差分析应用举例
思考与练习
第10章回归分析
10. 1一元线性回归模型
10. 1. 2变量之间的线性相关性
10. 1. 3线性相关性检验
10. 1. 5一元线性回归方程的预测
10. 1. 6可的
思考与练习
10. 2模型简介
10. 2. 1多元线性回归数学模型形式与假定
10. 2. 2参数最小二乘法估计
10. 2. 3估计
10. 2. 4拟合优度
10. 2. 5的 法
10. 2. 6的显著性检验
10. 2. 7预测
10. 2. 8常用可的多元
思考与练习
附录A排列组合的基本概念
思考与练习
附录BZ分布。 X2分布. 。
附录C概率中常用各种表
表C-1累积数值表
表C-2累积数值表
表C-3密度函数表
表C-4标准正态分布函数表
表C-5双侧表
表C-6t分布双侧临界值表
表C-7X2分布的上侧临界值X2a表
表C-8F分布上侧临界值表
表C-9检验的临界值表
习题参考答案
概率论和数理统计图书四
概率论和数理统计基本信息
书名：概念论与数理统计
出版社：复旦大学出版社
作者：李贤平沈崇圣陈子毅
概率论和数理统计简介
本书系统地综述了概率论与数理统计的基本内容、方法和技巧，通过对550道精心挑选和编排的具有中等或中等以上难度的例题的解题示范和评点，帮助读者理解概念、消化理论和掌握解题方法。所设置的16个专题讨论涉及很新颖的题材和巧妙解法，相当部分过去从未在教科书中正式出现。
本书是作者40年来从事概率论与数理统计教学经验的总结，适合大学理、工科各专业以及经济管理类专业学生使用，既可作为本科生同步学习参考书，又可作为考研生的考前复习指导书，任课教师更有备一册之必要。
概率论和数理统计目录
第1章事件与概率
1．1．1样本空间
1．1．2事件及其运算
1．2．1直接计算法
1．2．2摸球模型与
1．3概率的基本性质
1．4．1条件概率与
1．4．2全概率公式与贝叶斯公式
1．5事件的独立性
1．6及其相关分布
1．7专题讨论
1．7．1利用对称性计算古典型概率
1．7．2匹配问题与赠券收集
1．7．3事件分析与
1．7．4全概率公式与法
第2章一维随机变量及其分布
2．1随机变量与
2．2离散型随机变量及其分布
2．2．l离散型随机变量及其分布列
2．2．2常见离散型随机变量及其分布
2．3及其分布
2．3．1连续型随机变量及其密度函数
2．3．2常见连续型随机变量及其分布
2．4一维随机变量的函数的
2．5专题讨论
2．5．1等待时间分布
2．5．2一元
第3章多维随机变量及其分布
3．1多维随机变量与多元
3．2随机变量的独立性和
3．3多维随机变量的函数的概率分布
3．4专题讨论
3．4．1与几何概率
3．4．2二元正态分布
3．4．3统计学的三大分布
第4章随机变量的
4．1与方差
4．2协方差、和矩
4．4专题讨论
4．4．l利用数学期望计算概率
4．4．2利用随机变量的和式分解期望及方差
4．4．3多元
第5章极限定理
5．1四种收敛性
6．1的基本概念
6．2正态总体的抽样分布
6．3其他场合的抽样分布
7．1参数的
7．1估计方法
7．1．2的优良性
7．1．3一致最小方差
7．2参数的
7．3专题讨论
7．3．1与最小二乘法
7．3．2标准差σ的估计
8．1参数假设检验
8．2非参数假设检验
第9章与回归分析
9．1方差分析
9．2回归分析
9．3专题讨论
9．3．1一元回归分析理论
9．3．2最小二乘法与最佳预测
复习题答案
常用分布一览表}