概率论与数理统计（第三版）（附习题册）（另赠教学课件、电子教案、习题详解） / 高等职业教育新形态一体化教材
定价：￥45.00
作者： 刘浩瀚
出版时间：2026-08
出版社：高等教育出版社
“十四五”职业教育四川省规划教材
- 高等教育出版社
- 9787040674217
- 3版
- 16开
- 2026-08
- 340
- 公共基础课
- 通用
- 高职
内容简介
本书是四川省“十四五”职业教育省级规划教材，是在团队多年的教学实践经验基础上，结合当前课程改革方向，在第二版基础上修订而成的。本书内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、数字特征与中心极限定理、参数估计、假设检验和统计建模。书中各节有课堂练习，每章有相应知识的Excel处理程序，书末附有泊松分布表、标准正态分布数值表等，供读者查阅。本书以“提升实际问题解决能力”为核心导向，充分彰显高职教育“职业性、实践性”特色。本书附有可撕式习题册，方便教师布置作业。本书配有教学大纲、教学课件和电子教案等数字化资源，教师可登录“高等教育出版社产品信息检索系统”下载。本书既可作为高等职业院校、应用型本科院校概率论与数理统计课程教材，也可作为概率统计相关专业从业人员的参考书。
目录
目录
前辅文
绪论
0.1 概率论与数理统计的发展历史
0.2 预备知识
0.3 常用微积分公式
第1章 随机事件及其概率
1.1 随机事件
1.2 事件的概率
1.3 概率的性质
1.4 条件概率与事件的独立性
1.5 全概率公式与贝叶斯公式
1.6 Excel在随机事件及其概率中的应用
第2章 随机变量及其分布
2.1 随机变量及其分布函数
2.2 离散型随机变量
2.3 连续型随机变量
2.4 随机变量函数的分布
2.5 Excel在随机变量及其分布中的应用
第3章 多维随机变量及其分布
3.1 二维随机变量及其联合分布函数
3.2 二维离散型随机变量及其联合分布列
3.3 二维连续型随机变量及其联合概率密度
3.4 随机变量的独立性
3.5 两个随机变量的函数的分布
3.6 Excel在多维随机变量及其分布中的应用
第4章 数字特征与中心极限定理
4.1 数学期望
4.2 方差与标准差
*4.3 协方差与相关系数
4.4 大数定律
4.5 中心极限定理
4.6 Excel在数字特征与中心极限定理中的应用
第5章 参数估计
5.1 数理统计的基础知识
5.2 点估计
5.3 区间估计
5.4 Excel在参数估计中的应用
第6章 假设检验
6.1 假设检验的基本概念
6.2 正态总体参数的假设检验
6.3 Excel在假设检验中的应用
第7章 统计建模
7.1 数据的处理和分析
7.2 常用统计建模方法
7.3 利用 Excel求解常用的统计建模方法
附表
附表1 泊松分布表
附表2 标准正态分布表
附表3 χ2分布分位数表
附表4 t分布分位数表
附表5 F分布分位数表
参考书目
前辅文
绪论
0.1 概率论与数理统计的发展历史
0.2 预备知识
0.3 常用微积分公式
第1章 随机事件及其概率
1.1 随机事件
1.2 事件的概率
1.3 概率的性质
1.4 条件概率与事件的独立性
1.5 全概率公式与贝叶斯公式
1.6 Excel在随机事件及其概率中的应用
第2章 随机变量及其分布
2.1 随机变量及其分布函数
2.2 离散型随机变量
2.3 连续型随机变量
2.4 随机变量函数的分布
2.5 Excel在随机变量及其分布中的应用
第3章 多维随机变量及其分布
3.1 二维随机变量及其联合分布函数
3.2 二维离散型随机变量及其联合分布列
3.3 二维连续型随机变量及其联合概率密度
3.4 随机变量的独立性
3.5 两个随机变量的函数的分布
3.6 Excel在多维随机变量及其分布中的应用
第4章 数字特征与中心极限定理
4.1 数学期望
4.2 方差与标准差
*4.3 协方差与相关系数
4.4 大数定律
4.5 中心极限定理
4.6 Excel在数字特征与中心极限定理中的应用
第5章 参数估计
5.1 数理统计的基础知识
5.2 点估计
5.3 区间估计
5.4 Excel在参数估计中的应用
第6章 假设检验
6.1 假设检验的基本概念
6.2 正态总体参数的假设检验
6.3 Excel在假设检验中的应用
第7章 统计建模
7.1 数据的处理和分析
7.2 常用统计建模方法
7.3 利用 Excel求解常用的统计建模方法
附表
附表1 泊松分布表
附表2 标准正态分布表
附表3 χ2分布分位数表
附表4 t分布分位数表
附表5 F分布分位数表
参考书目
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绪论
0.1 概率论与数理统计的发展历史
0.2 预备知识
0.3 常用微积分公式
第1章 随机事件及其概率
1.1 随机事件
1.2 事件的概率
1.3 概率的性质
1.4 条件概率与事件的独立性
1.5 全概率公式与贝叶斯公式
1.6 Excel在随机事件及其概率中的应用
第2章 随机变量及其分布
2.1 随机变量及其分布函数
2.2 离散型随机变量
2.3 连续型随机变量
2.4 随机变量函数的分布
2.5 Excel在随机变量及其分布中的应用
第3章 多维随机变量及其分布
3.1 二维随机变量及其联合分布函数
3.2 二维离散型随机变量及其联合分布列
3.3 二维连续型随机变量及其联合概率密度
3.4 随机变量的独立性
3.5 两个随机变量的函数的分布
3.6 Excel在多维随机变量及其分布中的应用
第4章 数字特征与中心极限定理
4.1 数学期望
4.2 方差与标准差
*4.3 协方差与相关系数
4.4 大数定律
4.5 中心极限定理
4.6 Excel在数字特征与中心极限定理中的应用
第5章 参数估计
5.1 数理统计的基础知识
5.2 点估计
5.3 区间估计
5.4 Excel在参数估计中的应用
第6章 假设检验
6.1 假设检验的基本概念
6.2 正态总体参数的假设检验
6.3 Excel在假设检验中的应用
第7章 统计建模
7.1 数据的处理和分析
7.2 常用统计建模方法
7.3 利用 Excel求解常用的统计建模方法
附表
附表1 泊松分布表
附表2 标准正态分布表
附表3 χ2分布分位数表
附表4 t分布分位数表
附表5 F分布分位数表
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绪论
0.1 概率论与数理统计的发展历史
0.2 预备知识
0.3 常用微积分公式
第1章 随机事件及其概率
1.1 随机事件
1.2 事件的概率
1.3 概率的性质
1.4 条件概率与事件的独立性
1.5 全概率公式与贝叶斯公式
1.6 Excel在随机事件及其概率中的应用
第2章 随机变量及其分布
2.1 随机变量及其分布函数
2.2 离散型随机变量
2.3 连续型随机变量
2.4 随机变量函数的分布
2.5 Excel在随机变量及其分布中的应用
第3章 多维随机变量及其分布
3.1 二维随机变量及其联合分布函数
3.2 二维离散型随机变量及其联合分布列
3.3 二维连续型随机变量及其联合概率密度
3.4 随机变量的独立性
3.5 两个随机变量的函数的分布
3.6 Excel在多维随机变量及其分布中的应用
第4章 数字特征与中心极限定理
4.1 数学期望
4.2 方差与标准差
*4.3 协方差与相关系数
4.4 大数定律
4.5 中心极限定理
4.6 Excel在数字特征与中心极限定理中的应用
第5章 参数估计
5.1 数理统计的基础知识
5.2 点估计
5.3 区间估计
5.4 Excel在参数估计中的应用
第6章 假设检验
6.1 假设检验的基本概念
6.2 正态总体参数的假设检验
6.3 Excel在假设检验中的应用
第7章 统计建模
7.1 数据的处理和分析
7.2 常用统计建模方法
7.3 利用 Excel求解常用的统计建模方法
附表
附表1 泊松分布表
附表2 标准正态分布表
附表3 χ2分布分位数表
附表4 t分布分位数表
附表5 F分布分位数表
参考书目
