南开大学滨海学院、北京航空航天大学北海学院、天津大学仁爱学院、大连理工大学城市学院等十几所院校根据目前独立学院教学现状，结合多年在独立学院的教学经验联合编写而成。《概率论与数理统计（经管类）》主要内容有：事件及其概率，随机变量及其分布，随机向量及其概率分布，随机变量的数字特征，大数定律和中心极限定理，数理统计的基本概念和抽样分布，参数估计，假设检验与比较。书中每节配有A、B两套习题，并附有习题答案。书中带“*”号的内容，可由任课老师根据具体情况选讲。《概率论与数理统计（经管类）》体现教学改革及教学内容的优化，针对独立学院的办学特色及教学需求，适当降低理论深度，突出数学知识应用的分析和运算方法，着重基本技能的训练而不过分追求技巧，突出基本训练的题目，兼顾到学习知识与能力培养，有利于学生的可持续发展，并体现新的教学理念。《概率论与数理统计（经管类）》可作为独立学院经管类各专业的概率论与数理统计课程教材，也可供有关人员学习参考。
目录
- 第一章 事件及其概率
- 内容提要
- 第一节 随机试验、随机事件、随机变量
- 一、必然现象与随机现象
- 二、随机试验、随机事件与随机变量
- 第二节 事件的关系和运算
- 一、事件的关系
- 二、事件的运算
- 三、事件运算的性质
- 第三节 事件的概率
- 一、概率的直接计算古典概型和几何概型
- 二、用事件的频率估计其概率
- 三、概率的公理、基本公式和运算法则
- 第四节 条件概率及概率计算的三个基本公式
- 一、事件的条件概率
- 二、与条件概率有关的三个基本公式
- 第五节 事件的独立性和独立试验
- 一、事件的独立性
- 二、独立试验、伯努利试验和伯努利公式
- 习题一
- 第二章 随机变量及其分布
- 内容提要
- 第一节 随机变量及其概率分布
- 一、随机变量的概念和例
- 二、随机变量的概率分布
- 第二节 离散型随机变量的概率分布
- 一、离散型随机变量的概率分布
- 二、常见离散型随机变量的概率分布
- 三、常见离散型随机变量分布之间的关系
- 第三节 连续型随机变量的概率分布
- 一、概率密度的概念和性质
- 二、常见连续型随机变量的概率分布
- 第四节 随机变量函数的分布
- 一、随机变量函数分布的一般求法
- 二、连续型随机变量函数的概率密度
- 习题二
- 第三章 随机向量及其概率分布
- 内容提要
- 第一节 二元随机向量的分布
- 一、二元离散型随机变量的联合分布
- 二、二元联合密度
- 三、二元联合分布函数
- 第二节 常见随机变量的联合分布
- 一、多项分布
- 二、多元均匀分布
- 三、二元正态分布
- 第三节 两个随机变量的独立性
- 一、独立随机变量的概念
- 二、独立随机变量的性质
- 第四节 随机变量的函数的分布
- 一、随机变量函数的分布的一般求法
- 二、连续型随机变量之和的密度
- 三、连续型随机变量之差、积与商的密度
- 习题三
- 第四章 随机变量的数字特征
- 内容提要
- 第一节 随机变量的数学期望
- 一、数学期望的概念
- 二、随机变量函数的数学期望
- 三、数学期望的基本性质
- 第二节 随机变量的方差和标准差
- 一、方差和标准差的概念
- 二、方差的基本性质
- 三、常用概率分布的数学期望和方差
- 第三节 协方差和相关系数
- 一、协方差的概念和性质
- 二、相关系数的概念和性质
- 三、随机变量的相关性
- 第四节 随机变量的矩原点矩和中心矩
- 习题四
- 第五章 大数定律和中心极限定理
- 内容提要
- 第一节 依概率收敛和切比雪夫不等式
- 一、依概率收敛的概念
- 二、切比雪夫不等式
- 第二节 大数定律
- 一、切比雪夫大数定律
- 二、伯努利大数定律
- 三、辛钦大数定律
- 第三节 中心极限定理
- 一、列维－林德伯格定理
- 二、棣莫弗－拉普拉斯定理
- 习题五
- 第六章 数理统计的基本概念和抽样分布
- 内容提要
- 第一节 统计推断的基本概念
- 一、总体、样本和统计量
- 二、常用统计量和样本数字特征
- 三、频率分布及其图形表示纵条图和直方图
- 四、简单随机样本的概率分布
- 第二节 统计推断中常用的三个概率分布
- 一、x2分布
- 二、t分布
- 三、F分布
- 第三节 正态总体的抽样分布
- 一、样本均值和样本方差的分布
- 二、样本均值差的分布和联合样本方差的分布
- 三、样本方差比的分布
- 四、极限抽样分布
- 习题六
- 第七章 参数估计
- 内容提要
- 第一节 未知参数的点估计
- 一、估计量及其评价标准
- 二、常用求估计量的方法
- 第二节 正态总体参数的区间估计
- 一、区间估计的一般概念
- 二、正态总体均值和方差的区间估计
- 三、两个正态总体均值差和方差比的区间估计
- 四、正态总体参数的单侧置信区间
- 习题七
- 第八章 假设检验与比较
- 内容提要
- 第一节 假设检验的基本概念
- 一、统计假设的概念和类型
- 二、统计假设的检验
- 第二节 正态总体参数的假设检验
- 一、数学期望的检验
- 二、方差的检验
- 第三节 两个正态总体的参数的比较与检验
- 第四节 拟合优度检验
- 一、皮尔逊x2拟合优度检验
- 二、期望与实测结果的拟合检验
- 习题八
- 附录一 部分习题答案与提示
- 附录二 常用概率统计数值表
- 附表1 标准正态分布函数φ(x)值表
- 附表2 标准正态分布双侧分位数μα值表
- 附表3 t分布双侧分位数tα，ν值表
- 附表4 x2分布上侧概率p=P{x2≥k0}
- 附表5 x2分布上侧分位数x2α，ν(1≤ν≤45)值表
- 附表6 F分布上侧分位数Fα(f1，f2)值表
- 附表7 二项分布累积概率
- 附表8 泊松分布累积概率
- 附表9 均匀随机数
- 参考书目
