出版時(shí)間:2009-1 出版社:高等教育出版社 作者:周概容 著 頁數(shù):252
前言
本書是為定位于培養(yǎng)應(yīng)用型人才的獨(dú)立學(xué)院編寫的教材。 目前我國高等教育中獨(dú)立學(xué)院的發(fā)展已具有相當(dāng)規(guī)模。許多獨(dú)立學(xué)院在教學(xué)實(shí)踐的基礎(chǔ)上,相繼開展了深化教育改革的研究。將獨(dú)立學(xué)院辦學(xué)定位于培養(yǎng)應(yīng)用型人才已成為多數(shù)院校的共識(shí)。確立相應(yīng)的課程體系、教學(xué)內(nèi)容與教學(xué)方法已成為各獨(dú)立學(xué)院的共同任務(wù)?! ≡S多獨(dú)立學(xué)院為促進(jìn)獨(dú)立學(xué)院教學(xué)改革,課程建設(shè)與教材建設(shè),不僅在校內(nèi)展開深入討論,而且廣泛進(jìn)行校與校之間的交流。從教育理念、教學(xué)思想到教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行廣泛探討。經(jīng)高等教育出版社組織、協(xié)調(diào),召開了“獨(dú)立學(xué)院數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程教學(xué)改革,及優(yōu)質(zhì)教學(xué)資源建設(shè)研討會(huì)”,總結(jié)教學(xué)經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn),統(tǒng)一認(rèn)識(shí)。南開大學(xué)濱海學(xué)院、北京航空航天大學(xué)北海學(xué)院、天津大學(xué)仁愛學(xué)院、大連理工大學(xué)城市學(xué)院、天津商業(yè)大學(xué)寶德學(xué)院、北京工業(yè)大學(xué)耿丹學(xué)院、北京化工大學(xué)北方學(xué)院、吉林建筑工程學(xué)院城建學(xué)院、長春大學(xué)光華學(xué)院、沈陽理工大學(xué)應(yīng)用技術(shù)學(xué)院等獨(dú)立學(xué)院的數(shù)學(xué)教學(xué)負(fù)責(zé)人與教師代表在會(huì)上做了認(rèn)真討論,制定了獨(dú)立學(xué)院理工類、經(jīng)濟(jì)管理科學(xué)類數(shù)學(xué)課程教學(xué)基本要求(包括微積分、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)),并決定編寫教材。教材以有利于應(yīng)用型人才的培養(yǎng)為目標(biāo),以深化教學(xué)改革,提高獨(dú)立學(xué)院教學(xué)質(zhì)量為前提,以獨(dú)立學(xué)院課程教學(xué)基本要求為指導(dǎo)性文件,總結(jié)獨(dú)立學(xué)院數(shù)學(xué)教學(xué)的經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)。從課程特點(diǎn)出發(fā),分析培養(yǎng)研究型人才與培養(yǎng)應(yīng)用型人才的需求差異,研究解決課程體系、系統(tǒng)性、嚴(yán)密性與應(yīng)用型人才需求的關(guān)系。在教材中體現(xiàn)出教學(xué)改革與教學(xué)內(nèi)容的優(yōu)化,使教材適宜于培養(yǎng)應(yīng)用型人才,并體現(xiàn)學(xué)習(xí)知識(shí)與能力培養(yǎng)的特點(diǎn),有利于學(xué)生的可持續(xù)發(fā)展,盡力體現(xiàn)新的教學(xué)理念。
內(nèi)容概要
南開大學(xué)濱海學(xué)院、北京航空航天大學(xué)北海學(xué)院、天津大學(xué)仁愛學(xué)院、大連理工大學(xué)城市學(xué)院等十幾所院校根據(jù)目前獨(dú)立學(xué)院教學(xué)現(xiàn)狀,結(jié)合多年在獨(dú)立學(xué)院的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)聯(lián)合編寫而成?!陡怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計(jì)(經(jīng)管類)》主要內(nèi)容有:事件及其概率,隨機(jī)變量及其分布,隨機(jī)向量及其概率分布,隨機(jī)變量的數(shù)字特征,大數(shù)定律和中心極限定理,數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念和抽樣分布,參數(shù)估計(jì),假設(shè)檢驗(yàn)與比較。書中每節(jié)配有A、B兩套習(xí)題,并附有習(xí)題答案。書中帶“*”號(hào)的內(nèi)容,可由任課老師根據(jù)具體情況選講。《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)(經(jīng)管類)》體現(xiàn)教學(xué)改革及教學(xué)內(nèi)容的優(yōu)化,針對(duì)獨(dú)立學(xué)院的辦學(xué)特色及教學(xué)需求,適當(dāng)降低理論深度,突出數(shù)學(xué)知識(shí)應(yīng)用的分析和運(yùn)算方法,著重基本技能的訓(xùn)練而不過分追求技巧,突出基本訓(xùn)練的題目,兼顧到學(xué)習(xí)知識(shí)與能力培養(yǎng),有利于學(xué)生的可持續(xù)發(fā)展,并體現(xiàn)新的教學(xué)理念。《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)(經(jīng)管類)》可作為獨(dú)立學(xué)院經(jīng)管類各專業(yè)的概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程教材,也可供有關(guān)人員學(xué)習(xí)參考。
書籍目錄
第一章 事件及其概率內(nèi)容提要第一節(jié) 隨機(jī)試驗(yàn)、隨機(jī)事件、隨機(jī)變量一、必然現(xiàn)象與隨機(jī)現(xiàn)象二、隨機(jī)試驗(yàn)、隨機(jī)事件與隨機(jī)變量第二節(jié) 事件的關(guān)系和運(yùn)算一、事件的關(guān)系二、事件的運(yùn)算三、事件運(yùn)算的性質(zhì)第三節(jié) 事件的概率一、概率的直接計(jì)算古典概型和幾何概型二、用事件的頻率估計(jì)其概率三、概率的公理、基本公式和運(yùn)算法則第四節(jié) 條件概率及概率計(jì)算的三個(gè)基本公式一、事件的條件概率二、與條件概率有關(guān)的三個(gè)基本公式第五節(jié) 事件的獨(dú)立性和獨(dú)立試驗(yàn)一、事件的獨(dú)立性二、獨(dú)立試驗(yàn)、伯努利試驗(yàn)和伯努利公式習(xí)題一第二章 隨機(jī)變量及其分布內(nèi)容提要第一節(jié) 隨機(jī)變量及其概率分布一、隨機(jī)變量的概念和例二、隨機(jī)變量的概率分布第二節(jié) 離散型隨機(jī)變量的概率分布一、離散型隨機(jī)變量的概率分布二、常見離散型隨機(jī)變量的概率分布三、常見離散型隨機(jī)變量分布之間的關(guān)系第三節(jié) 連續(xù)型隨機(jī)變量的概率分布一、概率密度的概念和性質(zhì)二、常見連續(xù)型隨機(jī)變量的概率分布第四節(jié) 隨機(jī)變量函數(shù)的分布一、隨機(jī)變量函數(shù)分布的一般求法二、連續(xù)型隨機(jī)變量函數(shù)的概率密度習(xí)題二第三章 隨機(jī)向量及其概率分布內(nèi)容提要第一節(jié) 二元隨機(jī)向量的分布一、二元離散型隨機(jī)變量的聯(lián)合分布二、二元聯(lián)合密度三、二元聯(lián)合分布函數(shù)第二節(jié) 常見隨機(jī)變量的聯(lián)合分布一、多項(xiàng)分布二、多元均勻分布三、二元正態(tài)分布第三節(jié) 兩個(gè)隨機(jī)變量的獨(dú)立性一、獨(dú)立隨機(jī)變量的概念二、獨(dú)立隨機(jī)變量的性質(zhì)第四節(jié) 隨機(jī)變量的函數(shù)的分布一、隨機(jī)變量函數(shù)的分布的一般求法二、連續(xù)型隨機(jī)變量之和的密度三、連續(xù)型隨機(jī)變量之差、積與商的密度習(xí)題三第四章 隨機(jī)變量的數(shù)字特征內(nèi)容提要第一節(jié) 隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望一、數(shù)學(xué)期望的概念二、隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望三、數(shù)學(xué)期望的基本性質(zhì)第二節(jié) 隨機(jī)變量的方差和標(biāo)準(zhǔn)差一、方差和標(biāo)準(zhǔn)差的概念二、方差的基本性質(zhì)三、常用概率分布的數(shù)學(xué)期望和方差第三節(jié) 協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)一、協(xié)方差的概念和性質(zhì)二、相關(guān)系數(shù)的概念和性質(zhì)三、隨機(jī)變量的相關(guān)性第四節(jié) 隨機(jī)變量的矩原點(diǎn)矩和中心矩習(xí)題四第五章 大數(shù)定律和中心極限定理內(nèi)容提要第一節(jié) 依概率收斂和切比雪夫不等式一、依概率收斂的概念二、切比雪夫不等式第二節(jié) 大數(shù)定律一、切比雪夫大數(shù)定律二、伯努利大數(shù)定律三、辛欽大數(shù)定律第三節(jié) 中心極限定理一、列維-林德伯格定理二、棣莫弗-拉普拉斯定理習(xí)題五第六章 數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念和抽樣分布內(nèi)容提要第一節(jié) 統(tǒng)計(jì)推斷的基本概念一、總體、樣本和統(tǒng)計(jì)量二、常用統(tǒng)計(jì)量和樣本數(shù)字特征三、頻率分布及其圖形表示縱條圖和直方圖四、簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本的概率分布第二節(jié) 統(tǒng)計(jì)推斷中常用的三個(gè)概率分布一、x2分布二、t分布三、F分布第三節(jié) 正態(tài)總體的抽樣分布一、樣本均值和樣本方差的分布二、樣本均值差的分布和聯(lián)合樣本方差的分布三、樣本方差比的分布四、極限抽樣分布習(xí)題六第七章 參數(shù)估計(jì)內(nèi)容提要第一節(jié) 未知參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)一、估計(jì)量及其評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)二、常用求估計(jì)量的方法第二節(jié) 正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)一、區(qū)間估計(jì)的一般概念二、正態(tài)總體均值和方差的區(qū)間估計(jì)三、兩個(gè)正態(tài)總體均值差和方差比的區(qū)間估計(jì)四、正態(tài)總體參數(shù)的單側(cè)置信區(qū)間習(xí)題七第八章 假設(shè)檢驗(yàn)與比較內(nèi)容提要第一節(jié) 假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念一、統(tǒng)計(jì)假設(shè)的概念和類型二、統(tǒng)計(jì)假設(shè)的檢驗(yàn)第二節(jié) 正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)一、數(shù)學(xué)期望的檢驗(yàn)二、方差的檢驗(yàn)第三節(jié) 兩個(gè)正態(tài)總體的參數(shù)的比較與檢驗(yàn)第四節(jié) 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)一、皮爾遜x2擬合優(yōu)度檢驗(yàn)二、期望與實(shí)測(cè)結(jié)果的擬合檢驗(yàn)習(xí)題八附錄一 部分習(xí)題答案與提示附錄二 常用概率統(tǒng)計(jì)數(shù)值表附表1 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)φ(x)值表附表2 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布雙側(cè)分位數(shù)μα值表附表3 t分布雙側(cè)分位數(shù)tα,ν值表附表4 x2分布上側(cè)概率p=P{x2≥k0}附表5 x2分布上側(cè)分位數(shù)x2α,ν(1≤ν≤45)值表附表6 F分布上側(cè)分位數(shù)Fα(f1,f2)值表附表7 二項(xiàng)分布累積概率附表8 泊松分布累積概率附表9 均勻隨機(jī)數(shù)參考書目
章節(jié)摘錄
上一章稱隨機(jī)變量(random variable)是取值帶隨機(jī)性的變量,這一章進(jìn)一步闡述隨機(jī)變量的概念,討論其描述、表示和類型。概率是隨機(jī)事件出現(xiàn)可能性的數(shù)值度量,而概率分布(probability distribution)是隨機(jī)變量的值域及它在值域內(nèi)取各可能值的概率這二者的總稱,它描繪隨機(jī)變量的行為、性質(zhì)和各種特征。實(shí)際中遇到的隨機(jī)變量有離散型(discrete type)和連續(xù)型(continuous type)兩大類:離散型隨機(jī)變量可以用其一切可能值與取各可能值的概率描繪;連續(xù)型隨機(jī)變量則由它的可能值的概率密度描繪。 一、隨機(jī)變量的概念和例 隨機(jī)變量,直觀上是在隨機(jī)試驗(yàn)中被測(cè)量的量,數(shù)學(xué)上是基本事件的函數(shù)?! ?.隨機(jī)試驗(yàn)中測(cè)量的量第一章介紹了隨機(jī)事件及其概率,我們從中可以看到,隨機(jī)事件的狀態(tài)和行為可以用概率標(biāo)識(shí)。例如,擲一顆色子出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù)x,抽樣檢驗(yàn)產(chǎn)品質(zhì)量時(shí)發(fā)現(xiàn)的不合格品件數(shù)y,射擊命中的環(huán)數(shù)z等試驗(yàn)的結(jié)果,它們本身就表現(xiàn)為數(shù)量。對(duì)于那些本身沒有數(shù)量標(biāo)識(shí)的情形,人們也可以對(duì)它們賦以數(shù)量標(biāo)識(shí),即將其“數(shù)量化”。例如,擲硬幣,“出現(xiàn)正面”記為1,“反面”記為0。這樣,試驗(yàn)的結(jié)果X,y,Z,都是隨機(jī)試驗(yàn)中被測(cè)量的量。為更進(jìn)一步說明問題,我們舉一些不同類型隨機(jī)試驗(yàn)和隨機(jī)變量的例子。
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