概率论与数理统计——方法与应用及python实现_柯忠义，周大镯主编_9787301343470

本书是一本供非数学专业使用的概率论与数理统计教材. 全书共分为十章，内容包括随机事件和概率、离散型随机变量及其分布、连续型随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析、统计软件SPSS简介. 每一章节后面有相当数量的习题，在书末配有参考答案，供读者参考. 为了使学生对这门课程在现实生产、生活中的应用有一个感性的认识，在每一章的最后都提供了一篇课外拓展阅读，以提高学习兴趣和应用意识. 第一章随机事件和概率第二章离散型随机变量及其分布第三章连续型随机变量及其分布第四章随机变量的数字特征第五章大数定律和中心极限定理第六章数理统计的基本概念第七章参数估计第八章假设检验第九章方差分析与回归分析第十章 Python基础及其在概率论与数理统计中的应用

第一章随机事件和概率 1.1 随机事件 1.2 概率的定义和性质 1.3 古典概型与几何概型 1.4 条件概率、全概率公式和贝叶斯公式 1.5 事件的独立性 1.6 问题拓展探索之一——蒲丰投针问题及其应用 1.7 趣味问题求解与Python实现之一 1.8 课程趣味阅读之一习题一第二章离散型随机变量及其分布 2.1 随机变量 2.2 离散型随机变量及其分布律 2.3 二维离散型随机变量及其分布 2.4 离散型随机变量的独立性与条件分布 2.5 离散型随机变量函数的分布 2.6 问题拓展探索之二——几个常用离散型分布的性质拓展与应用 2.7 趣味问题求解与Python实现之二 2.8 课程趣味阅读之二习题二第三章连续型随机变量及其分布 3.1 分布函数与概率密度 3.2 常用的一维连续型随机变量 3.3 二维连续型随机变量及其分布 3.4 连续型随机变量的独立性与条件分布 3.5 连续型随机变量函数的分布 3.6 问题拓展探索之三——伽马分布及其应用 3.7 趣味问题求解与Python实现之三 3.8 课程趣味阅读之三习题三第四章随机变量的数字特征 4.1 数学期望 4.2 方差 4.3 协方差和相关系数 4.4 矩和协方差矩阵 4.5 随机变量的形态特征 4.6 问题拓展探索之四——条件期望及其应用 4.7 趣味问题求解与Python实现之四 4.8 课程趣味阅读之四习题四第五章大数定律和中心极限定理 5.1 大数定律 5.2 中心极限定理 5.3 问题拓展探索之五——随机变量序列的三种收敛 5.4 趣味问题求解与Python实现之五 5.5 课程趣味阅读之五习题五第六章数理统计的基本概念 6.1 总体和样本 6.2 经验分布函数 6.3 统计量 6.4 三个常用分布 6.5 抽样分布 6.6 问题拓展探索之六——变量变换法与次序统计量的分布 6.7 趣味问题求解与Python实现之六 6.8 课程趣味阅读之六习题六第七章参数估计 7.1 点估计 7.2 估计量的评选标准 7.3 置信区间 7.4 单个正态总体参数的置信区间 7.5 两个正态总体参数的置信区间 7.6 非正态总体参数的置信区间 7.7 问题拓展探索之七——极大似然估计法的趣味应用 7.8 趣味问题求解与Python实现之七 7.9 课程趣味阅读之七习题七第八章假设检验 8.1 假设检验问题 8.2 单个正态总体的假设检验 8.3 两个正态总体的假设检验 8.4 总体成数的假设检验 8.5 分布拟合检验 8.6 问题拓展探索之八——势函数与两类错误的计算 8.7 趣味问题求解与Python实现之八 8.8 课程趣味阅读之八习题八第九章方差分析与回归分析 9.1 单因素试验的方差分析 9.2 双因素试验的方差分析 9.3 一元线性回归 9.4 多元线性回归 9.5 问题拓展探索之九——协方差分析模型及其应用 9.6 趣味问题求解与Python实现之九 9.7 课程趣味阅读之九习题九第十章 Python在概率论与数理统计中的应用 10.1 Python语言基础 10.2 数据处理与可视化 10.3 Python在概率论与数理统计中的应用附表附表1 泊松分布表附表2 标准正态分布表附表3 χ2分布表附表4 t分布表附表5 F分布表附表6 柯尔莫哥洛夫检验的临界值表附表7 Dn的极限分布函数的数值表参考答案与提示参考文献

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