《概率论简明教程》课后答案

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给大家带来的是关于概率相关的课后习题答案下载,介绍了关于概率论、概率论教程方面的内容,由麴泰清 网友提供,本资源目前已被356人关注,高等院校概率类教材综合评分为:9.4分

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《概率论简明教程》封面
  • 出版社:高等教育出版社
  • 作者:戴朝寿
  • 大小:10.2 MB
  • 类别:概率
  • 热度:725
  • 程序员的数学2:概率统计
  • 应用随机过程 概率模型导论
  • 概率图模型:原理与技术
  • 概率机器人
  • 概率论简明教程》是2008年4月1日高等教育出版社出版的图书。本书可作为普通高等师范院校数学类各专业、统计学专业概率论课程的教材,也可作为理工科大学数学类各专业、统计学专业概率论课程的教材或教学参考书;在一定的取舍原则下,对其他非数学类专业的概率论课程也适用。

    《概率论简明教程》是作者根据教育部数学与统计学教学指导委员会新近制订的专业教学规范,结合三十多年的教学实践,为了满足高等师范院校概率论课程教学的实际需求编写而成。教材尽可能体现高等师范院校的特点,符合培养目标的要求,既重视基本概念的透析、基本理论的阐述、基本方法的介绍,又特别注重加强知识发生过程的探索,联系实际讲清基本概率模型,注重基本观点的提炼,阐述清楚概率的思想方法,并为读者提供一些与中等学校概率统计有关的教学资料。《概率论简明教程》体系完整,富有特色,论述严谨,推导细致,内容充实,通俗易懂,例题精选,习题配套,资料翔实,便于施教。《概率论简明教程》的主要内容有:随机事件与概率,随机变量及其概率分布,多维随机变量及其概率分布,随机变量的数字特征,极限定理。书末还附有供选学的三个相关附录,以及方便师生查阅的常用概率分布表等三张附表。

    目录

    • 引言
    • 第一章 随机事件与概率
    • §1.1 随机试验、样本空间与随机事件
    • §1.2 频率与统计概率
    • §1.3 古典型随机试验与古典概率
    • §1.4 几何概率
    • §1.5 概率的公理化定义及概率的性质
    • §1.6 条件概率
    • §1.7 事件的独立性
    • §1.8 伯努利型随机试验
    • 习题一
    • 第二章 随机变量及其概率分布
    • §2.1 随机变量
    • §2.2 随机变量的概率分布函数
    • §2.3 离散型随机变量及其概率分布列
    • §2.4 连续型随机变量及其概率密度函数
    • §2.5 单个随机变量函数的概率分布
    • 习题二
    • 第三章 多维随机变量及其概率分布
    • §3.1 多维随机变量及其联合概率分布函数
    • §3.2 二维离散型随机变量及其联合概率分布列
    • §3.3 维连续型随机变量及其联合概率密度函数
    • §3.4 边际分布与随机变量的独立性
    • §3.5 多维随机变量函数的概率分布
    • §3.6 多维连续型随机变量变换的概率分布
    • 习题三
    • 第四章 随机变量的数字特征
    • §4.1 随机变量的数学期望
    • §4.2 随机变量函数的数学期望与数学期望的基本性质
    • §4.3 随机变量的方差
    • §4.4 协方差、相关系数与矩
    • §4.5 条件分布与条件数学期望
    • §4.6 正态分布在教育研究中的应用
    • 习题四
    • 第五章 极限定理
    • §5.1 特征函数
    • §5.2 依概率收敛及依分布收敛
    • §5.3 弱大数定律
    • §5.4 中心极限定理
    • 习题五
    • 附录1 关于确定测量偶然误差概率密度函数的一种推导方法
    • 附录2 关于连续型随机变量函数数学期望公式的一种证法
    • 附录3 运用标准分数确定个体成绩在团体或总体中相对地位的数学模型
    • 附表1 常用概率分布表
    • 附表2 泊松分布数值表
    • 附表3 标准正态分布函数数值表
    • 参考书目
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    精选笔记1:Python绘制的二项分布概率图示例

    20小时34分钟前回答

    本文实例讲述了Python绘制的二项分布概率图。分享给大家供大家参考,具体如下:

    问题:

    抛硬币,20次,每一次朝上的概率是0.3.要求绘制连续几次正面朝上的概率图

    Python代码:

    #-*- coding:utf-8 -*-
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import math
    from scipy import stats
    n = 20
    p = 0.3
    k = np.arange(0,41)
    print k
    print "*"*20
    binomial = stats.binom.pmf(k,n,p)
    print binomial
    plt.plot(k, binomial, 'o-')
    plt.title('binomial:n=%i,p=%.2f (www.jb51.net)'%(n,p),fontsize=15)
    plt.xlabel('number of success(码农之家测试)',fontproperties='SimHei')
    plt.ylabel('probalility of success', fontsize=15)
    plt.grid(True)
    plt.show()
    
    

    运行结果:

    Python绘制的二项分布概率图示例

    PS:小编这里针对原先的代码加入了中文,复习一下针对中文乱码的处理操作。具体方法可参考《Python使用Matplotlib模块时坐标轴标题中文及各种特殊符号显示方法》。

    更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python编码操作技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

    希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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    学习笔记

    10小时7分钟前回答

    js 简单的概率计算

    核心代码: //7:3运算if(Math.ceil(Math.random()*10)3){ //占比=7 alert(7); window.location.href=http://www.baidu.com rel=external nofollow ;}else{ //占比=3 alert(3); widnow.location.href=//www.jb51.net;} 通过随机数大小来判断,最好访问哪个网址。大家可以根据自己的需求修改即可。 ……

    18小时19分钟前回答

    JAVA 生成随机数并根据后台概率灵活生成的实例代码

    最近碰到一个大转盘的业务,奖品可根据数据后台灵活设置中奖概率,看起来挺简单的业务功能,但实现起来对我这个毫无经验的人来说并不容易,后面又碰到一个根据后台概率随机获取不同概率的档位积分,前面是两个实际中业务要用到的话不多说吧,直接上我写概率工具类吧。 1:第一种方法 /*** 根据概率 获取随机积分* * @param rdm* @return*/ //这里的参数是一个存储概率集合当然你也可以用数组public static Integer randomPoints(ArrayListDouble rdm) { ArrayListDouble cdm = rdm;//这里是将概率集合重组 比如 0.2 0.3 0.1 0.4 四个数据的集合 for (int i = 1; i cdm.size() - 1; i++) {cdm.set(i, cdm.get(i) + cdm.get(i - 1));}cdm.set(cdm.size() - 1, 1.0);//重……