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| 內容簡介： |
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本书强调概率论与数理统计的应用性，主要包括概率与统计简介、描述统计学、概率论的基础、随机变量的概率分布与数字特征、几种常见的分布、统计量的分布、参数估计、假设检验和回归分析等内容。书中主要统计计算使用Excel软件完成。学习本书的主要理论仅需要读者具有一元微积分的数学基础。本次修订加强了与大数据和人工智能相关的一些概率统计知识将Excel统计计算更新计算更新为Excel2010及以上版本，增加了线上自测题和习题答案。本书可作为高等学校非数学类专业“概率论与数理统计”课程的教材，也适合科技工作者自学与参考。
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| 目錄：
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第1章 概率与统计简介 001
1.1 古典统计学 001
1.2 数理统计学与概率论 003
1.3 大工智能时代的统计学 006
习题 007
第2章 描述统计学 009
2.1 数据的图表描述 009
2.1.1 频数表和频数图 009
2.1.2 频率表和频率图 011
2.1.3 分组数据、直方图和经验分布函数 011
2.2 数据的特征汇总 013
2.2.1 样本均值、中位数和众数 013
2.2.2 样本方差、标准差和变异系数 015
2.2.3 样本分位数和箱线图 019
2.2.4 成对数据集和样本相关系数 021
习题 025
第3章 概率论的基础 029
3.1 概率的基本概念 029
3.1.1 样本空间和随机事件 029
3.1.2 概率的定义与性质 031
3.2 等可能概型 034
3.2.1 古典概型 034
3.2.2 几何概型 038
3.3 条件概率 038
3.3.1 条件概率与乘法公式 039
3.3.2 全概率公式与贝叶斯公式 040
3.4 事件的独立性 044
习题 048
第4章 随机变量的概率分布与数字特征 053
4.1 随机变量及其概率分布 053
4.1.1 离散型随机变量及其分布律 053
4.1.2 分布函数 054
4.1.3 连续型随机变量及其密度函数 056
4.1.4 随机变量函数的分布 058
4.2 随机变量的联合概率分布及独立性 059
4.2.1 离散型随机变量的联合分布律 059
4.2.2 随机变量的独立性 060
4.2.3 连续型随机变量的联合密度函数及独立性 062
4.3 数学期望 064
4.3.1 数学期望的定义 064
4.3.2 随机变量函数的数学期望 066
4.3.3 数学期望的性质 069
4.3.4 ★条件数学期望 071
4.4 方差和协方差 074
4.4.1 方差和标准差 074
4.4.2 协方差和相关系数 078
习题 081
第5章 几种常见的分布 087
5.1 伯努利分布和二项分布 087
5.1.1 伯努利试验与伯努利分布 087
5.1.2 二项分布的定义与计算 088
5.1.3 二项分布的性质及应用 090
5.2 泊松分布 093
5.2.1 泊松分布的定义与计算 093
5.2.2 泊松分布的性质与应用 094
5.3 均匀分布 097
5.4 指数分布 099
5.5 正态分布 102
5.5.1 标准正态分布 102
5.5.2 正态分布及其性质 105
5.6 正态分布生成的分布 111
5.6.1 x2分布 111
5.6.2 t分布 112
5.6.3 F分布 114
习题 115
第6章 统计量的分布 119
……
第7章 参数估计 136
第8章 假设检验 152
第9章 回归分析 168
附表 192
部分习题参考答案 197
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