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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知识就是力量,考试利器~

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好哦啊哈哈哦啊好哦啊好号

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有一个青年得了一种怪病：他不快乐，终日闷闷不乐。一天，他去拜见一位智者以讨求良方。智者说，只有世界上你认为最好的东西才能使你快乐。这个人看了看身边，他没有发现自己认为世界上最好的东西，于是他决定去寻找世界上最好的东西。 他收拾行装，辞别妻儿老小，踏上了漫漫旅途。 第一天，他遇见了一位政客，他问："先生，您知道世界上最好的东西是什么吗？"政客官腔十足地说："世界上最好的东西嘛，是至高无上的权力。"他想了想，觉得权力对自己并没有多大的诱惑力。于是他又去寻找。 第二天，他遇到了一个乞丐，他问："你知道世界上最好的东西是什么吗？"乞丐眯着眼睛，懒洋洋地说："最好的东西？就是色香味俱全的美味佳肴呀。"他想了想，自己对食物并没有太多的渴望，所以也不认为那是世界上最好的东西。 第三天，他遇见了一个女人，他问："你知道世界上最好的东西是什么吗？"女人兴高采烈地脱口而出："当然。是法国巴黎的高档而漂亮的时装了！"他觉得自己对时装也不感兴趣。 第四天，他遇见了一位重病的人，他问："你知道世界上最好的东西是什么吗？"病人恹恹地说："那还用问吗？是健康的体魄。"这个人想，健康怎么会是最好的东西呢？我每天都拥有。但我不认为它就是世界上最好的东西。 第五天，他遇见了一个在阳光下玩耍的儿童，他问："你知道世界上最好的东西是什么吗？"儿童天真地说："是好多好多的玩具啊。"这个人摇了摇头，继续去寻找世界上最好的东西。 接着他又先后遇到了一个老妇人，一个商人，一个画家，一个母亲和一个年轻的小伙子。 老妇人说："年轻是世界上最好的东西。" 商人说："利润是世界上最好的东西。" 画家说："色彩是世界上最好的东西。" 母亲说："我的宝贝孩子是世界上最好的东西。" 年轻的小伙子说："我爱过一个姑娘，她脸上那灿烂的笑容是世界上最好的东西。" 唉！没有一个回答令他满意。 他继续走啊走啊。最后，他穿过川流不息、熙熙攘攘的人群，带着五花八门的"答案"又回到了智者那里。 智者见他回来了，似乎知道了他的遭遇和失望，于是捋着花白的胡须说："先不要去追究你的问题，它永远不会有一个确切而唯一的答案。你现在考虑这样一个问题--把你最喜欢的东西和情景找出来，告诉我。" 这个人经过长途跋涉，已是饥寒交迫、蓬头垢面。他想了一会儿，对智者说："我出门很多天了，我想念我亲爱的妻子和可爱的孩子，想念一家人冬夜里围着火炉谈笑聊天的情景……"说到这里，他不由得感叹，"那是我现在最喜欢的图画啊！" 智者拍了拍他的肩膀，说："回去吧！你最好的东西在你的家里，它们可以使你快乐起来。" 这个人不甘心，疑惑地问："可我就是从那里走出来的啊？！" 智者笑了，说："你出来之前，不知道自己喜欢什么东西；你出来之后--比如现在，你已经知道了自己喜欢什么样的东西了。" 是啊，在这个世界上，最好的东西，就是我们喜欢的东西。不管是你拥有的，还是未曾拥有的；不管它是繁杂的，还是简单的；也不管它多么便宜，多么金贵；多么实在，多么虚无，只要是你最享欢的，那它就是世界上最好的。

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发货很快的，第一天下单，第二天中午就到了，且是正品

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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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然而，在本科阶段我们学习概率论课程的时候，却往往不是从介绍柯尔莫哥洛夫的公理化体系开始。这主要是因为，要用严格的数学充分阐释概率论的公理化体系，必须要有测度论的数学基础。而测度论的课程难度很大，基本要在研究生阶段或者本科的高年级阶段才能开设。那是否要等大家学完了测度论之后再学概率论的课程呢？当然不是，就我了解全世界没有哪个国家和地区的学校会这么做。普遍的做法是在大学二年级就会开设初等概率论的课程，所适用的教材也大多基于微积分和线性代数的先修

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