《機率論與數理統計學習輔導與習題解答》是2010年中國人民大學出版社出版的圖書，作者是吳贛昌。本書主要介紹了機率論與數理統計學習輔導與習題的基本內容和規律技巧。
基本介紹
- 書名：機率論與數理統計學習輔導與習題解答
- 作者：吳贛昌 主編
- ISBN：9787300125725
- 定價：￥18.00
- 出版社：中國人民大學出版社
- 出版時間：2010-8-1
- 裝幀：平裝
- 開本：32開
內容簡介,目錄,新版圖書信息,內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
該系列教輔書籍均根據教材章節順序編排了相應的學習輔導內容，其中每一節的設計中包括了該節的主要知識歸納、典型例題分析與習題解答等內容，而每一章的設計中包括了該章的教學基本要求、知識點網路圖、題型分析和總習題解答，上述設計有助於學生在課後自主研讀時通過這些教輔書更好更快地掌握所學知識，在較短時問內取得好成績．（1）選用“21世紀數學教育信息化精品教材”的所有數學教師都能免費獲得相應教材的“大學數學多媒體教學系統”。（2）教材採用達到一定量的院校能免費安裝“大學數學試題庫系統”與相應的“大學數學精品課程網站”（基本版），詳情可通過下面的聯繫方式諮詢，（3）“21世紀數學教育信息化精品教材”中有《高等數學》（理工類）與《微積分》（經管類）人選“普通高等教育‘十一五’國家級規劃教材”，此外，經管類系列教材全部人選“教育部推薦教材”。
目錄
第1章 隨機事件及其機率
1.1 隨機事件
1.2 隨機事件的機率
1.3 古典概型
1.4 條件機率
1.5 事件的獨立性
本章小結
第2章 隨機變數及其分布
2.1 隨機變數
2.2 離散型隨機變數及其機率分布
2.3 隨機變數的分布函式
2.4 連續型隨機變數及其機率密度
2.5 隨機變數函式的分布
本章小結
第3章 多維隨機變數及其分布
新版圖書信息
書 名: 機率論與數理統計學習輔導與習題解答
作 者：吳贛昌
出版時間： 2010年9月1日
ISBN: 9787300122960
開本： 16開
定價: 19.80元
內容簡介
《機率論與數理統計學習輔導與習題解答(經管類·第3版)》內容簡介：大學數學是自然科學的基本語言，是套用模式探索現實世界物質運動機理的主要手段。對於非數學專業的大學生而言，大學數學的教育，其意義則遠不僅僅是學習一種專業的工具而已。事實上，在大學生涯中，就提高學習基礎、提升學習能力、培養科學素質和創新能力而言，大學數學是最有用且最值得你努力學習的課程。
為方便同學們使用“21世紀數學教育信息化精品教材”，學好大學數學，作者團隊建設了與該系列教材同步配套的“學習輔導與習題解答”。該系列教輔書籍均根據教材章節順序編排了相應的學習輔導內容，其中每一節的設計中包括了該節的主要知識歸納、典型例題分析與習題解答等內容，而每一章的設計中包括了該章的教學基本要求、知識點網路圖、題型分析與總習題解答，上述設計有助於學生在課後自主研讀時通過這些教輔書更好更快地掌握所學知識，在較短時間內取得好成績。
在大學數學的學習過程中，要主動把握好從“學數學”到“做數學”的轉變，不要以為你在課堂教學過程中聽懂了就等於學到了，事實上，你需要在課後花更多的時間主動去做相關訓練才能真正掌握所學知識。而在課後的自學與練習過程中，首先要反覆、認真地閱讀教材，真正掌握大學數學的基本概念；在做習題時，你應先嘗試獨立完成習題，儘量不看答案，做完習題後，再參考《機率論與數理統計學習輔導與習題解答(經管類·第3版)》進行分析和比較，這樣便於發現哪些知識自己還沒有真正理解。
圖書目錄
第1章 隨機事件及其機率
1.1 隨機事件
1.2 隨機事件的機率
1.3 古典概型與幾何概型
1.4 條件機率
1.5 事件的獨立性
本章小結
第2章 隨機變數及其分布
2.1 隨機變數
2.2 離散型隨機變數及其機率分布
2.3 隨機變數的分布函式
2.4 連續型隨機變數及其機率密度
2.5 隨機變數函式的分布
本章小結
第3章 多維隨機變數及其分布
3.1 二維隨機變數及其分布
3.2 條件分布與隨機變數的獨立性
*3.3 二維隨機變數函式的分布
本章小結
第4章 隨機變數的數字特徵
4.1 數學期望
4.2 方差
4.3 協方差與相關係數
4.4 大數定理與中心極限定理
本章小結
第5章 數理統計的基礎知識
5.1 數理統計的基本概念
5.2 常用統計分布
5.3 抽樣分布
本章小結
第6章參數估計
6.1 點估計問題概述
6.2 點估計的常用方法
6.3 置信區間
6.4 正態總體的置信區間
本章小結
第7章 假設檢驗
7.1 假設檢驗的基本概念
7.2 單正態總體的假設檢驗
7.3 雙正態總體的假設檢驗
*7.4 關於一般總體數學期望的假設檢驗
*7.5 分布擬合檢驗
本章小結
第8章 方差分析與回歸分析
8.1 單因素試驗的方差分析
8.2 雙因素試驗的方差分析
8.3 一元線性回歸
*8.4 多元線性回歸
