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概率论及数理统计  下  第2版
  • 作 者:梁之舜等编著
  • 出 版 社:北京:高等教育出版社
  • 出版年份:1980
  • ISBN:7040005697
  • 标注页数:369 页
  • PDF页数:375 页
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目录 1

第六章 抽样分布 1

§6.1 基本概念 1

一、总体、个体、简单随机子样 1

二、统计量 3

三、小样问题与大样问题 5

§6.2 子样的数字特征及其分布 6

*一、经验分布与格列汶科定理 6

二、子样的数字特征 8

三、子样数字特征的分布 9

§6.3 抽样分布定理 16

习题 25

第七章 估计理论 27

一、矩法 28

§7.1 矩法与极大似然法 28

二、极大似然法 32

§7.2 无偏性与优效性 41

一、无偏性 41

二、优效性 51

三、相合性 56

*§7.3 充分性与完备性 60

一、充分性 61

二、完备性 70

§7.4 区间估计 76

*§7.5 极大极小估计与容许估计 80

一、决策论的基本概念 80

二、极大极小估计 82

三、容许估计 84

*§7.6 贝叶斯估计 86

一、最小均方误差估计 93

*§7.7 非参数估计 93

二、线性最小均方误差估计 95

习题 98

第八章 假设检验 103

§8.1 引言 103

§8.2 参数假设检验 108

一、数学期望α的检验问题 109

二、方差σ2的检验问题 117

§8.3 非参数的检验 121

一、分布函数的拟合检验 121

*二、不相关与独立性的检验 136

§8.4 最佳检验与无偏检验 141

一、最佳检验 142

*二、无偏检验 161

*§8.5 质量控制 168

一、平均值控制图 170

二、极差控制图 173

*§8.6 子样容量n的确定 174

一、参数估计与检验中n的确定 175

二、最佳检验中n的确定 179

三、验收抽样方案中n的确定 181

习题 183

第九章 回归分析与方差分析 187

§9.1 线性模型 188

§9.2 最小二乘法估计 193

一、参数的最小二乘法估计 193

二、最小二乘法估计量的性质 195

*§9.3 例题 203

一、讨论三个例题 203

二、预测与控制 213

三、将曲线问题线性化 217

§9.4 假设检验与因子筛选 225

一、线性模型的假设检验 225

二、回归系数的假设检验 226

*三、最优回归的选择 228

§9.5 单因子方差分析 234

一、基本思想 234

*二、数学模型 239

*三、统计分析 241

习题 243

第十章 随机过程引论 247

§10.1 随机过程的概念 247

一、随机过程的直观背景和定义 247

二、随机过程的有穷维分布函数族 250

二、正态随机过程(高斯过程) 257

一、独立增量过程(可加过程) 257

§10.2 几类重要的随机过程简介 257

三、维纳过程 258

四、泊松过程 259

五、随机点过程与计数过程 259

§10.3 马氏过程 261

一、马氏链的定义及例子 261

二、齐次马氏键 265

三、遍历性与平稳分布 269

§10.4 平稳随机过程 272

一、平稳随机过程的定义及例 272

二、平稳随机过程的相关函数 275

§10.5 均方微积分与随机微分方程 278

一、随机序列均方收敛 278

二、随机过程的均方连续 280

三、随机过程的均方积分 281

四、随机过程的均方导数 285

五、随机微分方程 289

§10.6 弱平稳随机过程的功率谱密度 293

§10.7 遍历性定理 298

第十一章 概率统计在计算方法中的一些应用 301

§11.1 蒙特卡罗方法与随机数 301

一、什么叫蒙特卡罗方法 301

二、随机数的产生及伪随机数 303

三、伪随机数的产生方法 305

四、随机数的统计检验 309

§11.2 任意随机变数的模拟 313

一、离散型情形 313

二、一维连续型情形 316

三、多维连续型情形 323

四、随机游动和马尔可夫链的模拟 324

§11.3 定积分的概率计算方法 326

一、常用的两种算法 326

二、重积分的计算 332

§11.4 某些方程的概率解法 334

一、线性方程组的求解 334

二、一些偏微分方程的求解 338

附表 342

表1 x2-分布的上侧临界值表 342

表2 t-分布的双侧临界值表 344

表3 F检验的临界值(Fα)表 346

表4 检验相关系数ρ=0的临界值(rα)表 356

表5 随机数表 357

译名对照表 361

参考书目 362

下册习题答案 364

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