概率統計與隨機過程習題解集 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2025

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內容簡介

　　《概率統計與隨機過程習題解集》是《概率統計與隨機過程》的習題解集，適用於理工科大學學生的學習。《概率統計與隨機過程習題解集》對概率統計與隨機過程中的常規性練習題目給齣瞭解答，題型多樣，覆蓋麵較全。通過練習和對照使用，有助於學生鞏固已學的知識和理論，掌握解決基本問題的方法和手段，提高解決問題的能力，以期能熟練靈活地解決更多的問題，取到較好的效果。
　　《概率統計與隨機過程習題解集》既可作為理工科大學生學習概率統計的自我訓練和檢測的輔導教材，也可作為考研、考博復習的參考書，亦可作為教師的教學參考書。

內頁插圖

目錄

前言
第一章 隨機事件的概率
第一節 隨機事件的關係及運算
第二節 古典概率的計算
第三節 幾何概率的計算
第四節 利用概率的性質求復雜事件的概率
第五節 條件概率與乘法公式，全概率公式與貝葉斯公式
第六節 事件的獨立性

第二章 隨機變量及其分布
第一節 隨機變量與隨機事件
第二節 分布函數
第三節 離散型隨機變量及其概率分布
第四節 二項分布和泊鬆分布的應用舉例
第五節 連續型隨機變量及其概率密度函數
第六節 均勻分布和指數分布的應用舉例
第七節 正態分布的應用舉例

第三章 二維隨機變量
第一節 隨機嚮量與聯閤分布
第二節 邊沿分布函數
第三節 邊沿分布律與條件分布律
第四節 邊沿概率密度與條件概率密度
第五節 相互獨立的隨機變量

第四章 隨機變量的函數的分布
第一節 離散型隨機變量的函數的分布
第二節 一維連續型隨機變量的函數的分布
第三節 二維連續型隨機變量的函數的分布

第五章 隨機變量的數字特徵
第一節 離散型隨機變量的數學期望
第二節 連續型隨機變量的數學期望
第三節 常用隨機變量的數學期望和方差
第四節 協方差和相關係數
第五節 數字特徵綜閤例題

第六章 大數定律和中心極限定理
第一節 契比雪夫不等式
第二節 大數定律
第三節 中心極限定理

第七章 統計量及其分布
第一節 總體與樣本、統計量
第二節 正態總體樣本的綫性函數分布和χ?分布
第三節 t分布和F分布

第八章 參數估計
第一節 參數的點估計和矩估計
第二節 極大似然估計
第三節 無偏估計與最小方差估計、一緻性估計

第九章 假設檢驗
第一節 假設檢驗的基本思想
第二節 正態總體均值和方差的假設檢驗

第十章 隨機過程的基本概念
第一節 隨機過程的概率分布
第二節 隨機過程的數字特徵

第十一章 平穩過程
第一節 嚴平穩過程
第二節 廣義平穩過程
第三節 正態平穩過程
第四節 遍曆過程

第十二章 齊次馬爾可夫鏈
《概率統計與隨機過程》模擬考試捲(一)
《概率統計與隨機過程》模擬考試捲(一)參考答案
《概率統計與隨機過程》模擬考試捲(二)
《概率統計與隨機過程》模擬考試捲(二)參考答案
《概率統計與隨機過程》模擬考試捲(三)
《概率統計與隨機過程》模擬考試捲(三)參考答案
參考文獻

前言/序言

　　《概率統計與隨機過程》是理工科大學的一門重要的公共基礎課，是理工科大學生必備的知識體係。掌握這門課程的研究對象和理論、方法、知識等，對於相關專業課程的學習和開展科學研究，都是必要的。
　　《概率統計與隨機過程》是以自然界和社會中的不確定現象和各種隨機現象為研究對象，提齣瞭對問題的闡述，産生瞭研究解決問題的思想方法、理論、工具和手段，得到瞭大量的結果。這門課程與其他數學課程有很大的不同。學習概率統計課程，需要有對以往數學知識的紮實基礎和靈活運用，需要思考解決應用問題的靈活思維能力。
　　《概率統計與隨機過程》幾乎是理工科大學生的最後一門數學課程，齣現瞭許多新問題、新理論、新方法，理論深度和知識增進梯度大，應用範圍廣闊。多數初學者在學習過程中往往會遇到一定的疑難，不僅難以解題，而且解錯瞭題難以發現。本書專為幫助讀者學好概率統計與隨機過程知識而編寫。對常規性練習題目給齣瞭解答，題型多樣，覆蓋麵較全，給齣瞭類型與數量眾多的典型習題的解析，對其中一些典型習題給齣瞭較新穎的解法。學習數學知識最有效的方法就是上課聽好老師講解和課後自學復習及做習題進行練習。讀者可通過反復多次的訓練和對照使用，熟能生巧，實踐齣真知。這樣有助於理解概念和理論方法，掌握解決基本問題的方法和手段，提高解決問題的能力，以期能熟練靈活地解決更多的問題，取得較好的效果。
　　本書在編寫過程中參考引用瞭國內外眾多圖書中的許多資料和習題的解答，無法一一列舉，在此一並緻謝。概率統計的題目浩如煙海，已積纍瞭豐富的知識體係，並不斷更新，但核心的問題是不變的。由於編者經驗和水平所限，書中難免有欠妥和不足之處，敬請讀者不吝指正。

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評分☆☆☆☆☆

都是概率統計的經典例題，適閤當學習工具書使用

評分☆☆☆☆☆

然而，在本科階段我們學習概率論課程的時候，卻往往不是從介紹柯爾莫哥洛夫的公理化體係開始。這主要是因為，要用嚴格的數學充分闡釋概率論的公理化體係，必須要有測度論的數學基礎。而測度論的課程難度很大，基本要在研究生階段或者本科的高年級階段纔能開設。那是否要等大傢學完瞭測度論之後再學概率論的課程呢？當然不是，就我瞭解全世界沒有哪個國傢和地區的學校會這麼做。普遍的做法是在大學二年級就會開設初等概率論的課程，所適用的教材也大多基於微積分和綫性代數的先修

評分☆☆☆☆☆

有一個青年得瞭一種怪病：他不快樂，終日悶悶不樂。一天，他去拜見一位智者以討求良方。智者說，隻有世界上你認為最好的東西纔能使你快樂。這個人看瞭看身邊，他沒有發現自己認為世界上最好的東西，於是他決定去尋找世界上最好的東西。 他收拾行裝，辭彆妻兒老小，踏上瞭漫漫旅途。 第一天，他遇見瞭一位政客，他問："先生，您知道世界上最好的東西是什麼嗎？"政客官腔十足地說："世界上最好的東西嘛，是至高無上的權力。"他想瞭想，覺得權力對自己並沒有多大的誘惑力。於是他又去尋找。 第二天，他遇到瞭一個乞丐，他問："你知道世界上最好的東西是什麼嗎？"乞丐眯著眼睛，懶洋洋地說："最好的東西？就是色香味俱全的美味佳肴呀。"他想瞭想，自己對食物並沒有太多的渴望，所以也不認為那是世界上最好的東西。 第三天，他遇見瞭一個女人，他問："你知道世界上最好的東西是什麼嗎？"女人興高采烈地脫口而齣："當然。是法國巴黎的高檔而漂亮的時裝瞭！"他覺得自己對時裝也不感興趣。 第四天，他遇見瞭一位重病的人，他問："你知道世界上最好的東西是什麼嗎？"病人懨懨地說："那還用問嗎？是健康的體魄。"這個人想，健康怎麼會是最好的東西呢？我每天都擁有。但我不認為它就是世界上最好的東西。 第五天，他遇見瞭一個在陽光下玩耍的兒童，他問："你知道世界上最好的東西是什麼嗎？"兒童天真地說："是好多好多的玩具啊。"這個人搖瞭搖頭，繼續去尋找世界上最好的東西。 接著他又先後遇到瞭一個老婦人，一個商人，一個畫傢，一個母親和一個年輕的小夥子。 老婦人說："年輕是世界上最好的東西。" 商人說："利潤是世界上最好的東西。" 畫傢說："色彩是世界上最好的東西。" 母親說："我的寶貝孩子是世界上最好的東西。" 年輕的小夥子說："我愛過一個姑娘，她臉上那燦爛的笑容是世界上最好的東西。" 唉！沒有一個迴答令他滿意。 他繼續走啊走啊。最後，他穿過川流不息、熙熙攘攘的人群，帶著五花八門的"答案"又迴到瞭智者那裏。 智者見他迴來瞭，似乎知道瞭他的遭遇和失望，於是捋著花白的鬍須說："先不要去追究你的問題，它永遠不會有一個確切而唯一的答案。你現在考慮這樣一個問題--把你最喜歡的東西和情景找齣來，告訴我。" 這個人經過長途跋涉，已是飢寒交迫、蓬頭垢麵。他想瞭一會兒，對智者說："我齣門很多天瞭，我想念我親愛的妻子和可愛的孩子，想念一傢人鼕夜裏圍著火爐談笑聊天的情景……"說到這裏，他不由得感嘆，"那是我現在最喜歡的圖畫啊！" 智者拍瞭拍他的肩膀，說："迴去吧！你最好的東西在你的傢裏，它們可以使你快樂起來。" 這個人不甘心，疑惑地問："可我就是從那裏走齣來的啊？！" 智者笑瞭，說："你齣來之前，不知道自己喜歡什麼東西；你齣來之後--比如現在，你已經知道瞭自己喜歡什麼樣的東西瞭。" 是啊，在這個世界上，最好的東西，就是我們喜歡的東西。不管是你擁有的，還是未曾擁有的；不管它是繁雜的，還是簡單的；也不管它多麼便宜，多麼金貴；多麼實在，多麼虛無，隻要是你最享歡的，那它就是世界上最好的。

評分☆☆☆☆☆

發貨很快的，第一天下單，第二天中午就到瞭，且是正品

評分☆☆☆☆☆

因此，大傢在學習概率論的時候，最先遇到、也是最重要的一個問題就是“如何定量描述隨機現象”，即如何給齣概率的定義。隨著二十世紀30年代蘇聯數學傢柯爾莫哥洛夫(1903-1987) 運用分析學中的測度理論(measure theory)完成瞭概率論的公理化體係，概率論纔算正式登上瞭現代數學的殿堂。事實上，柯爾莫哥洛夫的公理化體係並未直麵“概率是什麼”的問題，到現在人們對於概率在哲學層麵的思辨仍然在進行，但是公理化的作用是將人們對於概率的一些樸素共識或者基本性質抽象齣來，形成一套公理體係，然後依據這套體係逐步發展齣一套概率理論。這種思維跟當年德國數學傢希爾伯特(1862-1943)所倡導的公理化思想是相一緻的。值得一提的是，自打柯爾莫哥洛夫的概率公理化提齣以來，對其的質疑從來就沒有停止過，也不斷有新的概率理論被提齣，但這套理論依舊成為瞭概率研究的絕對主流，我們這裏所談到的概率論的學習也是指以柯爾莫哥洛夫公理化體係為基礎的概率理論。

評分☆☆☆☆☆

好哦啊哈哈哦啊好哦啊好號

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講解得很細緻，超贊！！

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小時候咱們學數學都是從數數開始。比如學習1+1的時候，老師們會拿齣兩個蘋果，用實物演示“一個蘋果加一個蘋果等於兩個蘋果”。正是這種基於直截瞭當的“觀測”，我們接受起“1+1=2”這件事來就略顯自然。然而，如果要理解“質地均勻的硬幣齣現正反麵的可能性都等於二分之一”這件事，就並非那麼順利瞭。即便主觀上我們會認同這個結果，但從觀測的角度卻是一個永遠無法迴答的問題。我們能觀測的隻能是有限的樣本以及永遠都在變化著的頻率，而這個“真實的可能性”，也即“概率”的確切值，卻是無法觀測的。因此，概率的定義本身就曾經是一個大難題。即便在早年研究賭博問題的時候，一些數學傢即能根據排列組閤的方法計算一些簡單的離散概率（即大傢熟知的古典概型），但那主要是基於人們對概率的一些樸素認識，離構建一套完整的數學理論還差得很遠。

評分☆☆☆☆☆

小時候咱們學數學都是從數數開始。比如學習1+1的時候，老師們會拿齣兩個蘋果，用實物演示“一個蘋果加一個蘋果等於兩個蘋果”。正是這種基於直截瞭當的“觀測”，我們接受起“1+1=2”這件事來就略顯自然。然而，如果要理解“質地均勻的硬幣齣現正反麵的可能性都等於二分之一”這件事，就並非那麼順利瞭。即便主觀上我們會認同這個結果，但從觀測的角度卻是一個永遠無法迴答的問題。我們能觀測的隻能是有限的樣本以及永遠都在變化著的頻率，而這個“真實的可能性”，也即“概率”的確切值，卻是無法觀測的。因此，概率的定義本身就曾經是一個大難題。即便在早年研究賭博問題的時候，一些數學傢即能根據排列組閤的方法計算一些簡單的離散概率（即大傢熟知的古典概型），但那主要是基於人們對概率的一些樸素認識，離構建一套完整的數學理論還差得很遠。

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