概率論與數理統計（簡體書）

本書內容包括事件與概率、隨機變量、數學期望、特徵函數、極限定理、抽樣分布、參數估計、假設檢驗、線性回歸等9章。內容精練，由淺入深，論述嚴謹。本書是集作者多年教學經驗、結合理工科概率統計課程的教學需要編寫的。本書適合高等院校“應用數學”、“信息與計算科學”、“統計學”等專業的理工科本科生作為教材使用，也可供科技工作者閱讀和參考。

第1章　隨機事件和概述
　1.1　隨機事件及其運算規律　
　1.2　古典概型與幾何概型
　1.3　概率的公理化定義及其性質
　1.4　條件概率
　1.5　事件的獨立性與n重伯努利試驗概型
　習題1　
第2章　隨機變量及其分布函數
　2.1　一維隨機變量
　2.2　多維隨機變量
　2.3　條件分布與獨立性
　2.4　隨機變量函數的分布
　2.5　數理統計中的三大分布
　習題2
第3章　隨機變量的數字特徵
　3.1　數學期望與方差
　3.2　協方差及相關關係
　3.3　矩與協方差矩陣　
　3.4　條件數字期望　
　習題2
第4章　特徵函數　
　4.1　特徵函數的定義及其性質
　4.2　反演公式與唯一性定理　
　4.3　多維隨機變量的特徵函數
　4.4　母函數
　習題4
第5章　極限定理　
　5.1　大數定律
　5.2　中心極限定理
　5.3　強大數定律
　5.4　幾種收斂的關係
　習題5
第6章　抽樣分布
　6.1　數理統計的基本概念
　6.2　常用統計量的數字特徵及其分布
　6.3　抽樣分布定理
　習題6
第7章　參數估計
　7.1　矩法與極大似然法
　7.2　無偏性與優效性
　7.3　區間估計
　習題
第8章　假設檢驗
　8.1　引言
　8.2　參數假設檢驗
　8.3　非參數的假設檢驗
　8.4　最佳檢驗
　習題8
第9章　線性回歸與方差分析
　9.1　線性回歸模型
　9.2　最小二乘法估計
　9.3　模型參數的假設檢驗
　9.4　單因素方差分析
　習題9
附表1　常用分布表
附表2　二項分布
附表3　泊松分布
附表4　標準正態分布函數表
附表5　t-分布上側分位數表
附表6　x2-分布上側分位數表
附表7　F-分布上側分位數表
參考文獻