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图书分类

Book classification
  1. 本书为普通高等学校数学专业和其他非数学专业教材。全书共8章,内容包括随机事件与概率、随机变量的分布及其数字特征、多维随机变量的分布及其数字特征、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验和回归分析等。各章精选了大量反映社会实际的例题和习题,每章最后还介绍了Excel在统计计算中的应用。本书力求在保持体系完整的前提下,弱化理论推导、强化概率统计的思维训练和知识的实际应用,针对性强,具有较高的实用价值和实...查看更多
  2. 前  言
    “概率论与数理统计”是研究随机现象的规律性,并通过有效地收集、整理和分析带有随机性的数据,对所考察的问题做出统计推断或预测的一门数学学科.它有着高度的抽象性和严密的逻辑性,应用广泛,是应用型本科院校许多专业设置的一门重要的专业基础课程,甚至是核心课程.
    随着精英教育向大众化教育的转变,应用型本科院校的人才培养模式已由传统模式向应用型模式转变,这也给“概率论与数理统计”的教学带了一系列的问题与挑战. 概括起来主要表现为:一是课时量的变化.有的专业开设两个学期,总学时为108学时;有的专业开设一学期,共54学时;还有的专业开设一学期,共48学时,甚至36学时.二是应用性需要加强,理论需要弱化.许多专业应该多开设实验课程,而实验所用的统计软件多种多样.
    面对新的挑战,以前的教材不再适应新的教学要求.首先,传统教材过分追求逻辑的严密性和理论体系的完整性,重理论而轻实践,剥离了概念、原理和范例的现实意义,导致教学内容过于抽象,也不利于与其他课程及学生自身专业相衔接,进而造成了学生“学不会,用不了”的尴尬局面,也无法达到应用型人才培养的需要.其次,传统教材的教学内容没有和统计软件的应用相结合.概率论与数理统计要统计分析,常常需要进行大量数据的处理,然而没有有效的计算方法,就无法满足概率论与数理统计的应用.传统的教学内容只是对基本公式和基本概念进行高等数学试题的练习,无法真正将概率论与数理统计与实际应用联系起来,只有融入现代的计算工具才能更有效地加强概率论与数理统计的应用性.再次,传统教材没有设计实验教学内容.传统教材因没有与统计软件的应用相结合,也就没有安排实验项目和实验指导,学生也就没有得到数据处理能力方面的培养.最后,传统教材重点不突出,内容面面俱到,教学内容不能适应教学时数减少的趋势要求,其结果往往是学完概率论部分就没有了教学时数,而应用性很强的数理统计部分却无法完成教学内容.因此,教学内容只有进行改革,才能适应新形势下应用型人才的培养.
    本书有如下几个特点:一是注重随机思想方法的培养.“概率论与数理统计”的首要教学内容是让学生具有“将不确定的现象理解成随机现象,而刻画随机现象的根据是随机变量. 随机变量具有自身的分布和数字特征,研究随机变量的分布和数据特征的方法是抽样和统计推断”的随机思想方法.本书力图在不失知识的逻辑结构的前提下,弱化理论的推导过程,强调解决问题的思想方法.二是压缩概率论部分,增强数理统计部分,强化概率统计方法的应用.将概率论的教学内容压缩到40%左右,降低概率计算的难度,增强应用的广泛性.三是突出通俗性、可读性和应用性. 在内容的叙述上,不追求系统性和严密性,而是在不失知识内涵和逻辑结构的前提下,对基本概念和方法采用通俗简洁的表述方式,突出通俗性、可读性和应用性,希望这些工作能对读者有所裨益.内容安排上用“案例——概念、公式——应用”的方式进行教学,而不是传统的“概念、公式——验证概念、公式”的方式进行教学.例题、习题都力求减少和降低概念、公式的验证性习题,增加实际应用型习题.四是将大家常用的Excel统计分析融于教学之中.概率论与数理统计的教学内容,特别是数理统计中的假设检验、方差分析、线性回归等内容都涉及大量的数据处理.所以,本书有意设计了大量必须借助统计软件才能解决的习题,同时也为开设实验教学的专业教学提供了实验素材和项目.通过实验让学生掌握统计软件的操作方法,并真正获得该课程的应用能力.
    本书由重庆文理学院数学与财经学院杨树成任主编,杨春华任副主编,参编人员有霍永亮、易文德、骆小琴、李勇、陈晓东、蒲建平、刘静、邬吉波、李云红、贾小勇、付天贵等,全书由杨树成、杨春华老师统稿,由霍永亮等老师审阅.参编教师均是长期从事“概率论与数理统计”教学与研究的教师,他们在各自完成的章节中都融入了许多自己深刻的理解和体会,这使得本书深入浅出、易学好教.
    本书在编写过程中参考的文献均列在了书末,我们从中获益匪浅,在此一并致谢,读者在学习本书时也可以参考. 本书是重庆文理学院校本教材资助项目(项目编号:XBJC201204),重庆文理学院及重庆文理学院数学与财经学院对本书的编写给予了大力支持,在此一并表示深切的谢意!
    由于编者水平有限,书中的不足之处,敬请各位专家、同行及读者不吝赐教.





    作  者
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  1. 目  录
    1  随机事件与概率 1
    1.1  随机事件 2
    习题1.1 4
    1.2  概率的定义及确定方法 5
    习题1.2 13
    1.3  条件概率与事件的独立性 14
    习题1.3 19
    1.4  Excel在计算古典概率中的应用 21
    2  随机变量的分布及其数字特征 24
    2.1  随机变量及其分布 25
    习题2.1 32
    2.2  随机变量的数字特征 33
    习题2.2 39
    2.3  常用的离散型分布 40
    习题2.3 48
    2.4  常用的连续型分布 49
    习题2.4 59
    2.5  随机变量的其他数字特征 61
    习题2.5 64
    2.6  Excel在计算常用分布中的应用 65
    习题2.6 69
    3  多维随机变量的分布及其数字特征 70
    3.1  二维随机变量的分布 71
    习题3.1 74
    3.2  边际分布与随机变量的独立性 75
    习题3.2 79
    3.3  二维随机变量的数字特征 81
    习题3.3 89
    3.4  大数定律与中心极限定理 91
    习题3.4 96
    4  数理统计的基本概念 98
    4.1  样本与统计量 99
    习题4.1 103
    4.2  样本的描述性统计 104
    习题4.2 108
    4.3  抽样分布与正态总体下的常用统计量 109
    习题4.3 115
    4.4  Excel在描述统计和计算三大抽样分布中的应用 116
    习题4.4 122
    5  参数估计 123
    5.1  点估计及其评价标准 124
    习题5.1 126
    5.2  矩估计法 126
    习题5.2 129
    5.3  最大似然估计法 129
    习题5.3 132
    5.4  单总体参数的区间估计 133
    习题5.4 140
    5.5  两个总体参数的区间估计 140
    习题5.5 146
    5.6  Excel在参数估计中的应用 148
    6  假设检验 153
    6.1  假设检验的基本问题 154
    习题6.1 158
    6.2  单总体参数的假设检验 159
    习题6.2 162
    6.3  双总体参数的假设检验 163
    习题6.3 167
    6.4  分布拟合检验与列联表检验 170
    习题6.4 177
    6.5  Excel在假设检验中的应用 179
    7  方差分析 188
    7.1  单因素方差分析 188
    习题7.1 193
    7.2  双因素方差分析 194
    习题7.2 200
    7.3  Excel在方差分析中的应用 202
    8  回归分析 207
    8.1  一元线性回归分析 208
    习题8.1 214
    8.2  多元线性回归分析 215
    习题8.2 217
    8.3  非线性回归分析 218
    习题8.3 222
    8.4  Excel在回归分析中的应用 223
    参考答案 226
    参考文献 239
    附  表 240
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