概率论数理统计与随机过程电子书免费版|百度网盘下载

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包含概率论的基本概念、随机变量及其概率分布、多元随机变量及其分布、随机变量的数值特征、统计和抽样分布、参数估计、假设检验、随机过程的基本概念等。这是一本很好的学习书，作者张飞芬，浙江大学出版社出版。

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目录

第一章概率论的基本概念

1.1 样本空间、随机事件

1.2 频率和概率

1.3 和其他可能的配置文件

1.4 条件概率

1.5 事件的独立性和独立实验

思考题1

锻炼一个

第二章随机变量及其概率分布

2.1 随机变量

2.2 离散随机变量

2.3 随机变量的概率分布函数

2.4 连续随机变量

2.5 随机变量函数分布

思考题2

练习二

第三章多元随机变量及其分布

3.1 二元离散随机变量

3.2 二元随机变量的分布函数

3.3 二元连续随机变量

3.4 随机变量的独立性

3.5 二元随机变量的函数分布

思考题3

练习三

第四章随机变量的数值特征

4.1 数学期望

4.2 方差，变异系数

4.3 协方差和相关系数

4.4 其他数字功能

4.5 多元随机变量的数值特征

问题 4

练习四

第五章大数定律和中心极限定理

5.1 大数定律

5.2 中心极限定理

思考题五

练习五

第六章统计与抽样分布

6.1 随机样本和统计

6.2X6分布t分布F分布

6.3 正常人群下的抽样分布

6.4 附录

思考题六

练习六

第7章参数估计

7.1 点估计

7.2 估计器的评估标准

7.3 区间估计

7.4 正常种群参数的区间估计

7.5 非正态总体参数的区间估计

思考题7

练习 7

第 8 章假设检验

8.1 假设检验的基本思想

8.2 单个正态总体参数的假设检验

8.3 两个正态总体参数的假设检验

8.4 假设检验和区间估计

8.5 拟合优度检验

问题 8

练习 8

第9章方差分析和回归分析

9.1 单因素方差分析

9.2 多元方差分析

9.3 相关系数

9.4 单变量线性回归

9.5 多元回归分析

9.6 回归诊断

9.7 附录

思考题9

练习 9

第 10 章随机过程的基本概念

10.1 定义和示例

10.2 有限维分布

10.3 均值函数和协方差函数

问题 10

练习 10

第 11 章马尔可夫链

11.1 马尔可夫链的定义

11.2 有限维分布

11.3 频繁返回和停留

11.4 平稳分布

思考题十一

练习 11

第 12 章泊松过程和布朗运动

12.1 独立增量过程

12.2 泊松过程

12.3 布朗运动

问题 12

练习十二

第 13 章平稳过程

13.1 平稳过程的定义

13.2 遍历性

13.3 平稳过程的功率谱密度

13.4 线性系统中的平稳过程

十三个问题

练习十三

时间表

附录1几个常用的概率分布表

附录2标准正态分布表

附录3t分布表

附录 4X6 分布表

附录5F分布表

附录6 Kolmogorov检验临界值Dn，á

附录7 Kolmogorov检验统计量Dn的极限分布

附录8W检验统计量W的系统i(n)的值

附录9W 代志帝Wá的检验统计量W

附录10D代志帝Yá检验统计量Y

思考题，练习参考答案

参考文献

简介

《概率论、数理统计与随机过程》介绍了概率论的基本知识，阐述了统计与抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析，以及随机过程的基本知识。 《概率论、数理统计与随机过程》是为非统计学专业本科生编写的教材，也可作为微积分研究人员学习和使用概率论、数理统计和随机过程的基本概念和方法的参考书。材料。

前言阅读

本书是非统计学本科生的教材，也可作为微积分研究人员学习和使用概率论、数理统计和随机过程的基本概念和方法的参考资料。

本书分为三部分：第一部分（第1章到第5章）是概率论部分，主要介绍概率论的基础知识，包括一元分布、二元离散随机变量分布和连续随机分布变量、数值特征等；第二部分（第6章至第9章）为数理统计部分，介绍统计与抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析；第三部分（第 10 章至第 13 章）介绍了随机过程、马尔可夫链、泊松过程、布朗运动和平稳过程的基础知识。每个部分的课时在24小时左右，概率论部分的课时可以稍微多一些。数理统计与随机过程相互独立，可根据需要开设概率论与数理统计或概率论与随机过程课程。

摘录

多元随机变量及其分布

在第 2 章中，我们研究了单个随机变量的概率分布，但仅仅用一个变量来描述许多随机现象是不够的。例如，要预测明天的天气状况，就需要观察和预测许多随机变量（如：温度、湿度、风等）的变化，例如，要制定成人男衬衫（大，中，小号）在一个地区，有必要研究这些人的长度，袖长和领子。随机变量，如周长、肩宽、胸围等，以及这些量之间的关系。因此，有必要对多元随机变量进行研究。这本教科书将对二元随机变量进行更深入的研究，并且在可能的情况下，这些方法可用于研究多元随机变量。

假设一个随机实验E，其样本空间为S={e)，定义随机变量X=X(e)，Y=Y(e)，称向量(X,Y)为二元随机向量或二进制随机变量。