第1章 行列式
1.1 n階行列式
1.1.1 二、三階行列式
1.1.2 n階行列式
1.2 行列式的計(jì)算
1.2.1 行列式的性質(zhì)
1.2.2 行列式按一行(列)展開(kāi)
1.2.3 用Matlab計(jì)算行列式
1.3 克萊姆(Cramer)法則
習(xí)題1
第2章 矩陣
2.1 矩陣的基本概念及運(yùn)算
2.1.1 矩陣的基本概念
2.1.2 矩陣的基本運(yùn)算
2.2 幾種特殊的方陣
2.2.1 對(duì)角矩陣
2.2.2 數(shù)量矩陣
2.2.3 單位矩陣
2.2.4 三角形矩陣
2.2.5 對(duì)稱(chēng)矩陣
2.3 逆矩陣
習(xí)題2
第3章 線(xiàn)性方程組
3.1 矩陣的初等變換
3.2 方程組的消元解法
3.3 線(xiàn)性方程組的應(yīng)用
3.3.1 網(wǎng)絡(luò)流模型
3.3.2 電網(wǎng)模型
3.3.3 經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的平衡
3.3.4 配平化學(xué)方程式
習(xí)題3
第4章 隨機(jī)事件及其概率
4.1 隨機(jī)事件
4.1.1 隨機(jī)現(xiàn)象
4.1.2 隨機(jī)事件
4.1.3 事件的關(guān)系與運(yùn)算
4.1.4 互不相容的事件和完備事件組
4.2 隨機(jī)事件的概率
4.2.1 概率的公理化定義
4.2.2 統(tǒng)計(jì)概率
4.2.3 古典概率
4.2.4 幾何概率
4.3 條件概率與乘法法則
4.3.1 條件概率
4.3.2 乘法法則
4.3.3 全概率定理與貝葉斯定理
4.4 事件的獨(dú)立性與試驗(yàn)的獨(dú)立性
4.4.1 事件的獨(dú)立性
4.4.2 n重貝努利試驗(yàn)
習(xí)題4
第5章 隨機(jī)變量及其分布
5.1 隨機(jī)變量
5.2 離散型隨機(jī)變量及其分布
5.2.1 概率分布
5.2.2 離散型隨機(jī)變量常見(jiàn)的分布
5.3 連續(xù)型隨機(jī)變量的分布
5.3.1 連續(xù)型隨機(jī)變量和概率密度函數(shù)
5.3.2 幾個(gè)常用的連續(xù)型隨機(jī)變量的概率密度
5.4 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
5.4.1 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
5.4.2 離散型隨機(jī)變量的分布函數(shù)
5.4.3 連續(xù)型隨機(jī)變量的分布函數(shù)
5.5 隨機(jī)變量函數(shù)的分布
習(xí)題5
第6章 隨機(jī)變量的數(shù)字特征
6.1 數(shù)學(xué)期望
6.1.1 數(shù)學(xué)期望的定義
6.1.2 常見(jiàn)分布的數(shù)學(xué)期望
6.1.3 隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望
6.1.4 數(shù)學(xué)期望的性質(zhì)
6.2 方差
6.2.1 方差的定義
6.2.2 常見(jiàn)分布的方差
6.2.3 方差的性質(zhì)
習(xí)題6‘
第7章 樣本及抽樣分布
7.1 樣本與樣本分布
7.1.1 總體、個(gè)體及樣本
7.1.2 樣本的分布
7.2 抽樣分布
7.2.1 統(tǒng)計(jì)量
7.2.2 y2分布、t分布與F分布
7.2.3 抽樣分布
習(xí)題7
第8章 參數(shù)估計(jì)
8.1 點(diǎn)估計(jì)
8.1.1 矩估計(jì)
8.1.2 極大似然估計(jì)法
8.2 區(qū)間估計(jì)
8.2.1 正態(tài)總體期望值EX區(qū)間估計(jì)
8.2.2 正態(tài)總體方差σ2的區(qū)間估計(jì)
習(xí)題8
第9章 假設(shè)檢驗(yàn)
9.1 假設(shè)檢驗(yàn)的原理
9.1.1 假設(shè)檢驗(yàn)的原理與步驟
9.1.2 兩類(lèi)錯(cuò)誤
9.2 正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
9.2.1 正態(tài)總體均值的假設(shè)檢驗(yàn)
9.2.2 正態(tài)總體方差的假設(shè)檢驗(yàn)
習(xí)題9
第10章 方差分析與線(xiàn)性回歸分析
10.1 單因素方差分析
10.2 一元線(xiàn)性回歸分析模型
10.2.1 一元線(xiàn)性回歸模型
10.2.2 模型未知參數(shù)的估計(jì)
10.3 一元回歸模型線(xiàn)性假設(shè)顯著性檢驗(yàn)
習(xí)題10
習(xí)題參考答案
參考文獻(xiàn)