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內容簡介： 本书在“四新”背景下，顺应信息时代的特点和数学教育的发展趋势，将现代信息技术与教材进行融合，结合概率论与数理统计的学科特点编写。本书在“适度、够用”的原则下，约简理论推导，注重应用，旨在提升学生的数学应用能力，为应用型人才培养打下坚实的数学基础。本书语言通俗易懂，逻辑清晰，结构严谨。每章（除第六章以外）以解决实际问题为切入点，并在章末设置典型案例呼应，例题选择既注重典型性又兼顾创新性，并融入了Python数学实验。数字资源与纸质内容一体化设计，紧密配合，涵盖思维导图、重难点讲解、数学家介绍、典型例题讲解、自测题等，有助于读者更好理解内容。本书主要内容包括概率论的基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、Python数学实验、附表及部分习题参考答案等。本书适用于应用型本科院校，也适用于职教本科院校。 目錄： 第1章概率论的基本概念 1.1随机事件 1.2随机事件的频率与概率 1.3古典概型与几何概型 1.4 条件概率 1.5 独立性 1.6 应用案例 小结. 习题1 第2章随机变量及其分布 2.1 随机变量 2.2 离散型随机变量 2.3 随机变量的分布函数 2.4连续型随机变量 2.5 随机变量函数的分布 2.6 应用案例 小结 习题2 第3章多维随机变量及其分布 3.1 二维随机变量 3.2 边缘分布 3.3 条件分布 3.4 相互独立的随机变量 3.5二维随机变量的函数的分布 3.6 应用案例 小结 习题3 第4章随机变量的数字特征 4.1 数学期望 4.2 方差 4.3协方差及相关系数 4.4 矩 4.5 应用案例 小结 习题4 第5章大数定律与中心极限定理 5.1大数定律 5.2 中心极限定理 5.3 应用案例 小结 习题5 第6章样本及抽样分布 6.1 数理统计的基本概念 6.2 抽样分布 小结 习题6 第7章 参数估计 7.1 点估计 7.2 估计量的评选标准 7.3 区间估计 7.4 应用案例 小结 习题7 第8章假设检验 8.1 假设检验的基本概念 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 大样本假设检验 8.5 分布拟合检验 88.6 假设检验问题的p值法 8.7 应用案例 小结 …… 第9章python数字实验 附表 部分习题参考答案

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