概率统计及随机过程PDF电子书下载

第一节 随机事件与样本空间 1

第二节 概率的定义及性质 5

第三节 条件概率与乘法公式 18

第四节 全概率公式与贝叶斯公式 21

第五节 事件的独立性 26

习题二 30

习题一 31

第一节 随机变量 36

第二节 分布函数 38

第三节 离散型随机变量及其概率分布 41

第四节 常用的离散型分布 44

第五节 连续型随机变量及其概率密度 49

第六节 常用的连续型分布 52

第一节 联合分布 66

第二节 边沿分布律与条件分布律 73

第三节 边沿分布函数 76

第四节 边沿概率密度与条件概率密度 77

第五节 相互独立的随机变量 83

习题三 90

第一节 离散型随机变量的函数的分布 96

第二节 一维连续型随机变量的函数的分布 100

第三节 二维连续型随机变量的函数的分布 105

习题四 120

第一节 数字期望 127

第二节 方差 135

第三节 常用随机变量的数学期望和方差 139

第四节 协方差和相关系数 145

第五节 矩、协方差矩阵 155

习题五 157

第一节 契比雪夫不等式 161

第二节 大数定律 162

第三节 中心极限定理 164

习题 166

第一节 总体与样本 168

第二节 样本矩和统计量 170

第三节 统计量的分布 172

习题七 184

第一节 参数的点估计 186

第二节 点估计量的优良性 192

第三节 置信区间 197

第四节 正态总体均值和方差的区间估计 198

第五节 二正态总体均值差和方差比的区间估计 204

习题八 207

第一节 假设检验问题 210

第二节 正态总体均值和方差的假设检验 212

第三节 二正态总体均值差和方差比的假设检验 222

第四节 总体分布的假设检验 230

习题九 236

第一节 一元线性回归方程 240

第二节 预测与控制 251

第三节 可线性化的曲线回归 257

第四节 多元线性回归 260

习题十 269

第一节 随机过程的定义及分类 271

第二节 随机过程的概率分布 274

第三节 随机过程的数字特征 277

习题十一 282

第一节 严平稳过程 285

第二节 广义平稳过程 288

第三节 正态平稳过程 291

第四节 遍历过程 293

第五节 平稳过程的相关函数与谱密度 298

习题十二 305

第一节 马尔可夫链的定义 308

第二节 参数离散的齐次马尔可夫链 310

第三节 参数连续的齐次马尔可夫链 320

习题十三 334

习题答案 337

附 录 359

附表一 泊松分布表 359

附表二 标准正态分布表 362

附表三 t分布表 366

附表四 2分布表 369

附表五 F分布表 375

附表六 相关系数临界值(rα)表 384

参考文献 386