概率统计与随机过程习题解集 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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内容简介

　　《概率统计与随机过程习题解集》是《概率统计与随机过程》的习题解集，适用于理工科大学学生的学习。《概率统计与随机过程习题解集》对概率统计与随机过程中的常规性练习题目给出了解答，题型多样，覆盖面较全。通过练习和对照使用，有助于学生巩固已学的知识和理论，掌握解决基本问题的方法和手段，提高解决问题的能力，以期能熟练灵活地解决更多的问题，取到较好的效果。
　　《概率统计与随机过程习题解集》既可作为理工科大学生学习概率统计的自我训练和检测的辅导教材，也可作为考研、考博复习的参考书，亦可作为教师的教学参考书。

内页插图

目录

前言
第一章 随机事件的概率
第一节 随机事件的关系及运算
第二节 古典概率的计算
第三节 几何概率的计算
第四节 利用概率的性质求复杂事件的概率
第五节 条件概率与乘法公式，全概率公式与贝叶斯公式
第六节 事件的独立性

第二章 随机变量及其分布
第一节 随机变量与随机事件
第二节 分布函数
第三节 离散型随机变量及其概率分布
第四节 二项分布和泊松分布的应用举例
第五节 连续型随机变量及其概率密度函数
第六节 均匀分布和指数分布的应用举例
第七节 正态分布的应用举例

第三章 二维随机变量
第一节 随机向量与联合分布
第二节 边沿分布函数
第三节 边沿分布律与条件分布律
第四节 边沿概率密度与条件概率密度
第五节 相互独立的随机变量

第四章 随机变量的函数的分布
第一节 离散型随机变量的函数的分布
第二节 一维连续型随机变量的函数的分布
第三节 二维连续型随机变量的函数的分布

第五章 随机变量的数字特征
第一节 离散型随机变量的数学期望
第二节 连续型随机变量的数学期望
第三节 常用随机变量的数学期望和方差
第四节 协方差和相关系数
第五节 数字特征综合例题

第六章 大数定律和中心极限定理
第一节 契比雪夫不等式
第二节 大数定律
第三节 中心极限定理

第七章 统计量及其分布
第一节 总体与样本、统计量
第二节 正态总体样本的线性函数分布和χ?分布
第三节 t分布和F分布

第八章 参数估计
第一节 参数的点估计和矩估计
第二节 极大似然估计
第三节 无偏估计与最小方差估计、一致性估计

第九章 假设检验
第一节 假设检验的基本思想
第二节 正态总体均值和方差的假设检验

第十章 随机过程的基本概念
第一节 随机过程的概率分布
第二节 随机过程的数字特征

第十一章 平稳过程
第一节 严平稳过程
第二节 广义平稳过程
第三节 正态平稳过程
第四节 遍历过程

第十二章 齐次马尔可夫链
《概率统计与随机过程》模拟考试卷(一)
《概率统计与随机过程》模拟考试卷(一)参考答案
《概率统计与随机过程》模拟考试卷(二)
《概率统计与随机过程》模拟考试卷(二)参考答案
《概率统计与随机过程》模拟考试卷(三)
《概率统计与随机过程》模拟考试卷(三)参考答案
参考文献

前言/序言

　　《概率统计与随机过程》是理工科大学的一门重要的公共基础课，是理工科大学生必备的知识体系。掌握这门课程的研究对象和理论、方法、知识等，对于相关专业课程的学习和开展科学研究，都是必要的。
　　《概率统计与随机过程》是以自然界和社会中的不确定现象和各种随机现象为研究对象，提出了对问题的阐述，产生了研究解决问题的思想方法、理论、工具和手段，得到了大量的结果。这门课程与其他数学课程有很大的不同。学习概率统计课程，需要有对以往数学知识的扎实基础和灵活运用，需要思考解决应用问题的灵活思维能力。
　　《概率统计与随机过程》几乎是理工科大学生的最后一门数学课程，出现了许多新问题、新理论、新方法，理论深度和知识增进梯度大，应用范围广阔。多数初学者在学习过程中往往会遇到一定的疑难，不仅难以解题，而且解错了题难以发现。本书专为帮助读者学好概率统计与随机过程知识而编写。对常规性练习题目给出了解答，题型多样，覆盖面较全，给出了类型与数量众多的典型习题的解析，对其中一些典型习题给出了较新颖的解法。学习数学知识最有效的方法就是上课听好老师讲解和课后自学复习及做习题进行练习。读者可通过反复多次的训练和对照使用，熟能生巧，实践出真知。这样有助于理解概念和理论方法，掌握解决基本问题的方法和手段，提高解决问题的能力，以期能熟练灵活地解决更多的问题，取得较好的效果。
　　本书在编写过程中参考引用了国内外众多图书中的许多资料和习题的解答，无法一一列举，在此一并致谢。概率统计的题目浩如烟海，已积累了丰富的知识体系，并不断更新，但核心的问题是不变的。由于编者经验和水平所限，书中难免有欠妥和不足之处，敬请读者不吝指正。
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挺不错，物流很快，第二天就到了

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代人买的 送的还挺快的

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小时候咱们学数学都是从数数开始。比如学习1+1的时候，老师们会拿出两个苹果，用实物演示“一个苹果加一个苹果等于两个苹果”。正是这种基于直截了当的“观测”，我们接受起“1+1=2”这件事来就略显自然。然而，如果要理解“质地均匀的硬币出现正反面的可能性都等于二分之一”这件事，就并非那么顺利了。即便主观上我们会认同这个结果，但从观测的角度却是一个永远无法回答的问题。我们能观测的只能是有限的样本以及永远都在变化着的频率，而这个“真实的可能性”，也即“概率”的确切值，却是无法观测的。因此，概率的定义本身就曾经是一个大难题。即便在早年研究赌博问题的时候，一些数学家即能根据排列组合的方法计算一些简单的离散概率（即大家熟知的古典概型），但那主要是基于人们对概率的一些朴素认识，离构建一套完整的数学理论还差得很远。

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讲解得很细致，超赞！！

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因此，大家在学习概率论的时候，最先遇到、也是最重要的一个问题就是“如何定量描述随机现象”，即如何给出概率的定义。随着二十世纪30年代苏联数学家柯尔莫哥洛夫(1903-1987) 运用分析学中的测度理论(measure theory)完成了概率论的公理化体系，概率论才算正式登上了现代数学的殿堂。事实上，柯尔莫哥洛夫的公理化体系并未直面“概率是什么”的问题，到现在人们对于概率在哲学层面的思辨仍然在进行，但是公理化的作用是将人们对于概率的一些朴素共识或者基本性质抽象出来，形成一套公理体系，然后依据这套体系逐步发展出一套概率理论。这种思维跟当年德国数学家希尔伯特(1862-1943)所倡导的公理化思想是相一致的。值得一提的是，自打柯尔莫哥洛夫的概率公理化提出以来，对其的质疑从来就没有停止过，也不断有新的概率理论被提出，但这套理论依旧成为了概率研究的绝对主流，我们这里所谈到的概率论的学习也是指以柯尔莫哥洛夫公理化体系为基础的概率理论。

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物流很快，货品保存完好，很不错…

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小时候咱们学数学都是从数数开始。比如学习1+1的时候，老师们会拿出两个苹果，用实物演示“一个苹果加一个苹果等于两个苹果”。正是这种基于直截了当的“观测”，我们接受起“1+1=2”这件事来就略显自然。然而，如果要理解“质地均匀的硬币出现正反面的可能性都等于二分之一”这件事，就并非那么顺利了。即便主观上我们会认同这个结果，但从观测的角度却是一个永远无法回答的问题。我们能观测的只能是有限的样本以及永远都在变化着的频率，而这个“真实的可能性”，也即“概率”的确切值，却是无法观测的。因此，概率的定义本身就曾经是一个大难题。即便在早年研究赌博问题的时候，一些数学家即能根据排列组合的方法计算一些简单的离散概率（即大家熟知的古典概型），但那主要是基于人们对概率的一些朴素认识，离构建一套完整的数学理论还差得很远。

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适合本科生用，考研估计是用不上

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知识就是力量,考试利器~

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