概率论与管理统计基础[电子资源.图书]

I.概率论
第一章 事件的概率
§1.l随机现象和随机事件
1.1.1 必然现象和随机现象
l.1.2 随机试验和随机抽样
1.1.3 随机事件和随机变量
§1.2 事件的关系和运算
1.2.1 事件的关系和运算
1.2.2 事件运算的性质
1.2.3 事件的文氏图
§1.3 事件的概率
1.3.1 古典概型
1.3.2 几何概型
1.3.3 用频率估计概率
1.3.4 主观概率的概念
1.3.5 概率的公理
§1.4 概率的基本性质和运算法则
§1.5 条件概率和概率的基本公式
1.5.1 事件的条件概率
l.5.2 概率的三个基本公式
§1.6 事件的独立性和独立试验
1.6.1 二事件的独立性
1.6.2 多事件的独立性
1.6.3 独立事件的性质
1.6.4 独立试验
习题l

第二章 随机变量及其概率分布和数字特征
§2.1 随机变量的概率分布
2.1.1 随机变量的概念
2.1.2 离散型随机变量的概率分布
2.1.3 连续型随机变量的概率分布
2.1.4 随机变量的分布函数
§2.2 随机变量的联合概率分布
2.2.1 离散型随机变量的联合概率分布
2.2.2 连续型随机变量的联合概率分布
2.2.3 随机变量的联合分布函数
§2.3 随机变量的独立性
2.3.1 独立随机变量的定义和性质
2.3.2 随机向量的独立性
§2.4 随机变量的数字特征
2.4.1 随机变量的数学期望
2.4.2 随机变量的方差和标准差
2.4.3 随机变量的协方差和相关系数
2.4.4 随机变量的条件数学期望和方差
2.4.5 随机变量的其他数字特征
§2.5 随机变量的函数
2.5.1 随机变量函数的分布的一般求法
2.5.2 连续型随机变量函数的概率密度
2.5.3 Z.随机变量和、差、积、商的分布
习题2

第三章 常用概率分布
§3.1 常用离散型概率分布
3.1.1 0-1分布
3.1.2 二项分布
3.1.3 超几何分布
3.1.4 泊松分布和泊松定理
3.1.5 试验次数的概率分布.
§3.2 常用连续型概率分布
3.2.1 均匀分布和均匀随机数
3.2.2 正态分布
3.2.3 对数正态分布
3.2.4 指数分布
3.2.5 x2分布
3.2.6 t分布
3.2.7 F分布
§3.3 常用多元概率分布
3.3.1 多项分布
3.3.2 多元超几何分布.
3.3.3 多元均匀分布
3.3.4 二元正态分布
3.3.5 多元正态分布’
习题3

第四章 极限定理
§4.1 中心极限定理
4.1.1 列维一林德伯格定理
4.1.2 棣莫佛一拉普拉斯定理
§4.2 大数定律
4.2.1 随机变量列的极限
4.2.2 切贝绍夫不等式
4.2.3 伯努利大数定律
4.2.4 辛钦大数定律
4.2.5 强大数定律.
习题4
Ⅱ.管理统计基础

第五章 描述统计
§5.1 统计学的基本概念和范畴
5.1.1 总体和统计标志
5.1.2 样本和统计量
§5.2 统计数据的搜集
5.2.1 统计调查
5.2.2 抽样调查00＼o
5.2.3 几种基本的抽样方法
§5.3 统计数据的整理
5.3.1 统计整理的一般方法
5.3.2 统计分组
5.3.3 频率分布
§5.4 样本数字特征
5.4.1 样本均值、众数和中位数
5.4.2 样本极差、方差、平均离差
5.4.3 样本矩、偏度和峰度
§5.5 时间数列数据的数字特征
5.5.1 时间数列的基本概念
5.5.2 发展水平和平均发展水平
5.5.3 增长量和平均增长量
5.5.4 速度和平均速度
习题5

第六章 抽样分布
§6.1 简单随机样本
6.1.1 总体、样本和统计量的数学定义
6.1.2 简单随机样本和简单随机抽样
6.1.3 简单随机样本的分布
6.1.4 随机数
§6.2 样本特征和总体特征的关系
6.2.1 经验分布函数和理论分布函数
6.2.2 样本数字特征的相合性
§6.3 正态总体的抽样分布
6.3.1 样本均值和样本方差的分布