本書(shū)內(nèi)容包括：隨機(jī)事件的概率；隨機(jī)變量及其分布；二維隨機(jī)變量；隨機(jī)變量的函數(shù)的分布；隨機(jī)變量的數(shù)字特征；大數(shù)定律和中心極限定理；統(tǒng)計(jì)總體與樣本等。
前言
第1章 隨機(jī)事件的概率
1.1 隨機(jī)事件與樣本空間
1.2 古典概率幾何概率統(tǒng)計(jì)概率
1.3 概率的公理化定義
1.4 條件概率與乘法公式
1.5 全概率公式與貝葉斯公式
1.6 事件的獨(dú)立性
第2章 隨機(jī)變量及其分布
2.1 隨機(jī)變量
2.2 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
2.3 離散型隨機(jī)變量及其概率分布
2.4 常用離散型隨機(jī)變量的分布律
2.5 連續(xù)型隨機(jī)變量及其概率密度函數(shù)
2.6 常用的連續(xù)型隨機(jī)變量分布
2.7 正態(tài)分布
第3章 二維隨機(jī)變量
3.1 隨機(jī)向量與聯(lián)合分布
3.2 邊緣分布函數(shù)
3.3 邊緣分布律與條件分布律
3.4 邊緣概率密度與條件概率密度
3.5 相互獨(dú)立的隨機(jī)變量
第4章 隨機(jī)變量的函數(shù)的分布
4.1 離散型隨機(jī)變量的函數(shù)的分布
4.2 一維連續(xù)型隨機(jī)變量的函數(shù)的分布
4.3 二維連續(xù)型隨機(jī)變量的函數(shù)的分布
第5章 隨機(jī)變量的數(shù)字特征
5.1 數(shù)學(xué)期望
5.2 方差
5.3 常用隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望和方差
5.4 協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)
5.5 矩協(xié)方差矩陣
第6章 大數(shù)定律和中心極限定理
6.1 馬爾可夫不等式和切比雪夫不等式
6.2 大數(shù)定律
6.3 中心極限定理
第7章 統(tǒng)計(jì)總體與樣本
7.1 總體與樣本
7.2 樣本矩和統(tǒng)計(jì)量
7.3 常用統(tǒng)計(jì)量的分布
第8章 參數(shù)估計(jì)
8.1 參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)
8.2 點(diǎn)估計(jì)量的優(yōu)良性
8.3 區(qū)間估計(jì)與置信區(qū)間
8.4 正態(tài)總體均值和方差的區(qū)間估計(jì)
8.5 兩個(gè)正態(tài)總體均值差和方差比的區(qū)間估計(jì)
第9章 假設(shè)檢驗(yàn)
9.1 假設(shè)檢驗(yàn)的提出及其基本思想
9.2 正態(tài)總體均值和方差的假設(shè)檢驗(yàn)
第10章 隨機(jī)過(guò)程的基本概念
10.1 隨機(jī)過(guò)程的定義及分類(lèi)
10.2 隨機(jī)過(guò)程的概率分布
10.3 隨機(jī)過(guò)程的數(shù)字特征
第11章 平穩(wěn)過(guò)程
11.1 嚴(yán)平穩(wěn)過(guò)程
11.2 廣義平穩(wěn)過(guò)程
11.3 正態(tài)平穩(wěn)過(guò)程
11.4 遍歷過(guò)程
11.5 平穩(wěn)過(guò)程的相關(guān)函數(shù)與譜密度
第12章 馬爾可夫鏈引論
12.1 馬爾可夫鏈的概念
12.2 參數(shù)離散的齊次馬爾可夫鏈
12.3 參數(shù)連續(xù)的齊次馬爾可夫鏈
習(xí)題答案及提示
附錄 MATLAB在概率統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用
參考文獻(xiàn)
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