概率論、數理統計與隨機過程

第一章 概率論的基本概念
1.1 樣本空間、隨機事件
1.2 頻率與概率
1.3 等可能概型
1.4 條件概率
1.5 事件的獨立性與獨立試驗
思考題一
習題一
第二章 隨機變量及其概率分布
2.1 隨機變量
2.2 離散型隨機變量
2.3 隨機變量的概率分布函數
2.4 連續型隨機變量
2.5 隨機變量函數的分布
思考題二
習題二
第三章 多元隨機變量及其分布
3.1 二元離散型隨機變量
3.2 二元隨機變量的分布函數
3.3 二元連續型隨機變量
3.4 隨機變量的獨立性
3.5 二元隨機變量函數的分布
思考題三
習題三
第四章 隨機變量的數字特征
4.1 數學期望
4.2 方差、變異系數
4.3 協方差與相關系數
4.4 其他數字特征
4.5 多元隨機變量的數字特征
思考題四
習題四
第五章 大數定律及中心極限定理
5.1 大數定律
5.2 中心極限定理
思考題五
習題五
第六章 統計量與抽樣分布
6.1 隨機樣本與統計量
6.2 X6分布t分布F分布
6.3 正態總體下的抽樣分布
6.4 附錄
思考題六
習題六
第七章 參數估計
7.1 點估計
7.2 估計量的評價准則
7.3 區間估計
7.4 正態總體參數的區間估計
7.5 非正態總體參數的區間估計
思考題七
習題七
第八章 假設檢驗
8.1 假設檢驗的基本思想
8.2 單個正態總體參數的假設檢驗
8.3 兩個正態總體參數的假設檢驗
8.4 假設檢驗與區間估計
8.5 擬合優度檢驗
思考題八
習題八
第九章 方差分析與回歸分析
9.1 單因素方差分析
9.2 多因素方差分析
9.3 相關系數
9.4 一元線性回歸
9.5 多元回歸分析
9.6 回歸診斷
9.7 附錄
思考題九
習題九
第十章 隨機過程基本概念
10.1 定義和例子
10.2 有限維分布
10.3 均值函數和協方差函數
思考題十
習題十
第十一章 馬爾可夫鏈
11.1 馬爾可夫鏈的定義
11.2 有限維分布
11.3 常返和暫留
11.4 平穩分布
思考題十一
習題十一
第十二章 泊松過程與布朗運動
12.1 獨立增量過程
12.2 泊松過程
12.3 布朗運動
思考題十二
習題十二
第十三章 平穩過程
13.1 平穩過程的定義
13.2 各態歷經性
13.3 平穩過程的功率譜密度
13.4 線性系統中的平穩過程
思考題十三
習題十三
附表
附表1 幾種常用的概率分布表
附表2 標准正態分布表
附表3 t分布表
附表4 X6分布表
附表5 F分布表
附表6 柯爾莫哥洛夫檢驗臨界值Dn,α
附表7 柯爾莫哥洛夫檢驗統計量Dn的極限分布
附表8 W檢驗統計量W的系統αi(n)的值
附表9 W檢驗統計量W的α分位數Wα
附表10 D檢驗統計量Y的α分位數Yα
思考題、習題參考答案
參考文獻