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中山大学 概率论及数理统计 邓集贤 第四版 上下册 高等教育出版社 中山大学统计科学系概率论与数理统计邓集贤第4版考研

9787040266290 9787040266306 概率论及数理统计(第4版）（上册）高等学校教材 作     者：邓集贤 等编著 出 版 社：高等教育出版社 出版时间：2009-7-1 ＩＳＢＮ：9787040266290 版 次：4 页 数：382 字 数：310000 印刷时间：2012-2-1 开 本：大32开 纸 张：胶版纸 印 次：4 包 装：平装 定价：21.70元 编辑推荐     概率论及数理统计是研究随机现象统计规律性及其应用的一门数学学科，它像所有其他数学学科一样有基本概念和逻辑推理的严谨性，更有应用的广泛性。这本《概率论及数理统计(第4版上)》的编著者邓集贤、杨维权、司徒荣、邓永录在编写中既重视各种概念、定义、定理、公式的严谨叙述和推理，也注重对理论的直观背景的解析和实际应用的示例。 内容推荐     《概率论及数理统计(第4版上)》出邓集贤、杨维权、司徒荣、邓永录编著，是在中山大学统计科学系梁之舜等五人编著的《概率论及数理统计》(第三版)的基础上修订而成的，具有适应面广、便于自学的特点。本次修订删除了第五章的内容，其他各章保留原有的特点、结构和基本内容，进行了适当的修改和补充，习题也作了更新修订，使本书更适应当前的教学。全书共十二章，仍分上、下两册出版。《概率论及数理统计(第4版上)》可作为综合性大学、师范院校及其他院校的数学类专业教材，也可作为其他有关专业的教材或教学参考书。 目录  d一章  随机事件和概率  §1.1 随机事件的直观意义及其运算    一、必然现象与随机现象    二、随机试验与事件    三、事件的关系与运算    四、用集合与几何图形表示事件，样本空间  §1.2 概率的直观意义及其计算    一、古典概率    二、统计概率    三、几何概率  §1.3 概率的公理化定义  概率空间  §1.4 条件概率    一、条件概率的定义、例及性质    二、乘法公式    三、全概率公式    四、贝叶斯公式  §1.5 相互独立随机事件，独立试验概 概率论及数理统计 第四版 下册 作     者：邓集贤 等编著 出 版 社：高等教育出版社 出版时间：2009-7-1 ＩＳＢＮ：9787040266306 版 次：4 页 数：382 字 数：310000 印刷时间：2010-12-1 开 本：大３2开 纸 张：胶版纸 印 次：3 包 装：平装 定价：21.90元 内容推荐 本书是在中山大学统计科学系梁之舜等五人编著的《概率论及数理统计》(第三版)的基础上修订而成的，具有适应面广、便于自学的特点。本次修订删除了第五章的内容，其他各章保留原有的特点、结构和基本内容，进行了适当的修改和补充，习题也作了更新修订，使本书更适应当前的教学。全书共十二章，仍分上、下两册出版。 本书可作为综合性大学、师范院校及其他院校的数学类专业教材，也可作为其他有关专业的教材或教学参考书。 目录 第六章 数理统计的基本概念 §6.1 基本概念 一、总体、个体、简单随机样本 二、统计量 三、小样问题与大样问题 §6.2 样本的数字特征及其分布 *一、经验分布与格列汶科定理 二、样本的数字特征 三、样本数字特征的分布 §6.3 抽样分布定理 习题 第七章 参数估计 §7.1 矩法与极大似然法 一、矩法 二、极大似然法 §7.2 无偏性与优效性 一、无偏性 二、优效性 三、相合性 *§7.3 充分性与完备性 一、充分性 二、完备性 §7.4 区间估计 习题 第八章 假设检验 §8.1 基本概念 §8.2 参数假设检验 一、正态总体数学期望a的检验问题 二、正态总体方差σ2的检验问题 *三、非正态总体的参数假设检验 *四、讨论两个问题 §8.3 非参数的检验 一、分布函数的拟合检验 二、独立性的检验 *§8.4 小佳检验 一、两类错判 二、功效函数 三、小佳检验 *§8.5 样本容量n的确定 一、参数估计与检验中n的确定 二、小佳检验中n的确定 三、验收抽样方案中n的确定 习题 第九章 回归分析与方差分析 §9.1 线性回归分析 §9.2 小小二乘法估计 一、参数的小小二乘法估计 二、小小二乘法估计量的性质 §9.3 例题 一、讨论三个例题 二、将曲线方程线性化 *§9.4 假设检验 一、线性模型的假设检验 二、回归系数的假设检验 *§9.5 单因子方差分析 习题 第十章 统计决策及贝叶斯统计 §10.1 极大极小估计 一、决策论的基本概念 二、极大极小估计 §10.2 贝叶斯统计 一、贝叶斯估计 二、区间估计 三、假设检验 *四、共轭先验分布 §10.3 应用事例 习题 第十一章 随机过程引论 §11.1 随机过程的概念 一、随机过程的直观背景和定义 二、随机过程的有穷维分布函数族 §11.2 几类重要的随机过程简介 一、独立增量过程(可加过程) 二、正态随机过程(高斯过程) 三、维纳过程 四、泊松过程 五、随机点过程与计数过程 §11.3 马氏链 一、定义及例 二、齐次马氏链 三、遍历性、小终分布与平稳分布 四、分支过程 五、销售市场决策中应用的例子 §11.4 连续时间马尔可夫链 一、定义 二、生灭过程 §11.5 均方微积分与随机微分方程 一、随机序列的均方收敛 二、随机过程的均方连续 三、随机过程的均方积分 四、随机过程的均方导数 五、随机微分方程 §11.6 平稳随机过程 一、定义及例 二、相关函数 三、弱平稳随机过程的功率谱密度 四、遍历性定理 §11.7 时间序列与离散鞅 一、时间序列分析 二、中国消费与积累的非线性模型 三、离散鞅 第十二章 概率统计在计算方法中的一些应用 §12.1 蒙特卡罗方法与均匀分布随机数 §12.2 连续型随机变量的一般模拟方法



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