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中山大學 概率論及數理統計 鄧集賢 第四版 上下冊 高等教育齣版社 中山大學統計科學係概率論與數理統計鄧集賢第4版考研

9787040266290 9787040266306 概率論及數理統計(第4版）（上冊）高等學校教材 作     者：鄧集賢 等編著 齣 版 社：高等教育齣版社 齣版時間：2009-7-1 ＩＳＢＮ：9787040266290 版 次：4 頁 數：382 字 數：310000 印刷時間：2012-2-1 開 本：大32開 紙 張：膠版紙 印 次：4 包 裝：平裝 定價：21.70元 編輯推薦     概率論及數理統計是研究隨機現象統計規律性及其應用的一門數學學科，它像所有其他數學學科一樣有基本概念和邏輯推理的嚴謹性，更有應用的廣泛性。這本《概率論及數理統計(第4版上)》的編著者鄧集賢、楊維權、司徒榮、鄧永錄在編寫中既重視各種概念、定義、定理、公式的嚴謹敘述和推理，也注重對理論的直觀背景的解析和實際應用的示例。 內容推薦     《概率論及數理統計(第4版上)》齣鄧集賢、楊維權、司徒榮、鄧永錄編著，是在中山大學統計科學係梁之舜等五人編著的《概率論及數理統計》(第三版)的基礎上修訂而成的，具有適應麵廣、便於自學的特點。本次修訂刪除瞭第五章的內容，其他各章保留原有的特點、結構和基本內容，進行瞭適當的修改和補充，習題也作瞭更新修訂，使本書更適應當前的教學。全書共十二章，仍分上、下兩冊齣版。《概率論及數理統計(第4版上)》可作為綜閤性大學、師範院校及其他院校的數學類專業教材，也可作為其他有關專業的教材或教學參考書。 目錄  d一章  隨機事件和概率  §1.1 隨機事件的直觀意義及其運算    一、必然現象與隨機現象    二、隨機試驗與事件    三、事件的關係與運算    四、用集閤與幾何圖形錶示事件，樣本空間  §1.2 概率的直觀意義及其計算    一、古典概率    二、統計概率    三、幾何概率  §1.3 概率的公理化定義  概率空間  §1.4 條件概率    一、條件概率的定義、例及性質    二、乘法公式    三、全概率公式    四、貝葉斯公式  §1.5 相互獨立隨機事件，獨立試驗概 概率論及數理統計 第四版 下冊 作     者：鄧集賢 等編著 齣 版 社：高等教育齣版社 齣版時間：2009-7-1 ＩＳＢＮ：9787040266306 版 次：4 頁 數：382 字 數：310000 印刷時間：2010-12-1 開 本：大３2開 紙 張：膠版紙 印 次：3 包 裝：平裝 定價：21.90元 內容推薦 本書是在中山大學統計科學係梁之舜等五人編著的《概率論及數理統計》(第三版)的基礎上修訂而成的，具有適應麵廣、便於自學的特點。本次修訂刪除瞭第五章的內容，其他各章保留原有的特點、結構和基本內容，進行瞭適當的修改和補充，習題也作瞭更新修訂，使本書更適應當前的教學。全書共十二章，仍分上、下兩冊齣版。 本書可作為綜閤性大學、師範院校及其他院校的數學類專業教材，也可作為其他有關專業的教材或教學參考書。 目錄 第六章 數理統計的基本概念 §6.1 基本概念 一、總體、個體、簡單隨機樣本 二、統計量 三、小樣問題與大樣問題 §6.2 樣本的數字特徵及其分布 *一、經驗分布與格列汶科定理 二、樣本的數字特徵 三、樣本數字特徵的分布 §6.3 抽樣分布定理 習題 第七章 參數估計 §7.1 矩法與極大似然法 一、矩法 二、極大似然法 §7.2 無偏性與優效性 一、無偏性 二、優效性 三、相閤性 *§7.3 充分性與完備性 一、充分性 二、完備性 §7.4 區間估計 習題 第八章 假設檢驗 §8.1 基本概念 §8.2 參數假設檢驗 一、正態總體數學期望a的檢驗問題 二、正態總體方差σ2的檢驗問題 *三、非正態總體的參數假設檢驗 *四、討論兩個問題 §8.3 非參數的檢驗 一、分布函數的擬閤檢驗 二、獨立性的檢驗 *§8.4 小佳檢驗 一、兩類錯判 二、功效函數 三、小佳檢驗 *§8.5 樣本容量n的確定 一、參數估計與檢驗中n的確定 二、小佳檢驗中n的確定 三、驗收抽樣方案中n的確定 習題 第九章 迴歸分析與方差分析 §9.1 綫性迴歸分析 §9.2 小小二乘法估計 一、參數的小小二乘法估計 二、小小二乘法估計量的性質 §9.3 例題 一、討論三個例題 二、將麯綫方程綫性化 *§9.4 假設檢驗 一、綫性模型的假設檢驗 二、迴歸係數的假設檢驗 *§9.5 單因子方差分析 習題 第十章 統計決策及貝葉斯統計 §10.1 極大極小估計 一、決策論的基本概念 二、極大極小估計 §10.2 貝葉斯統計 一、貝葉斯估計 二、區間估計 三、假設檢驗 *四、共軛先驗分布 §10.3 應用事例 習題 第十一章 隨機過程引論 §11.1 隨機過程的概念 一、隨機過程的直觀背景和定義 二、隨機過程的有窮維分布函數族 §11.2 幾類重要的隨機過程簡介 一、獨立增量過程(可加過程) 二、正態隨機過程(高斯過程) 三、維納過程 四、泊鬆過程 五、隨機點過程與計數過程 §11.3 馬氏鏈 一、定義及例 二、齊次馬氏鏈 三、遍曆性、小終分布與平穩分布 四、分支過程 五、銷售市場決策中應用的例子 §11.4 連續時間馬爾可夫鏈 一、定義 二、生滅過程 §11.5 均方微積分與隨機微分方程 一、隨機序列的均方收斂 二、隨機過程的均方連續 三、隨機過程的均方積分 四、隨機過程的均方導數 五、隨機微分方程 §11.6 平穩隨機過程 一、定義及例 二、相關函數 三、弱平穩隨機過程的功率譜密度 四、遍曆性定理 §11.7 時間序列與離散鞅 一、時間序列分析 二、中國消費與積纍的非綫性模型 三、離散鞅 第十二章 概率統計在計算方法中的一些應用 §12.1 濛特卡羅方法與均勻分布隨機數 §12.2 連續型隨機變量的一般模擬方法



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