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  • 醉染图书工数基础四 概率论与数理统计及Python实现9787111678557
  • 正版全新
    • 作者: 王振友 陈学松 肖存涛著 | 王振友 陈学松 肖存涛编 | 王振友 陈学松 肖存涛译 | 王振友 陈学松 肖存涛绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2021-09-07
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    • 作者: 王振友 陈学松 肖存涛著| 王振友 陈学松 肖存涛编| 王振友 陈学松 肖存涛译| 王振友 陈学松 肖存涛绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2021-09-07
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:325000
    • 页数:216
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111678557
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:王振友 陈学松 肖存涛
    • 著:王振友 陈学松 肖存涛
    • 装帧:平装-胶订
    • 印次:1
    • 定价:39.80
    • ISBN:9787111678557
    • 出版社:机械工业出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-09-07
    • 页数:216
    • 外部编号:1202465192
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无



    前言
    51大数定律
    511切比雪夫不等式
    512大数定律
    52中心极限定理
    Python实验
    实验1——伯努利大数定律的直观演示
    实验2——中心极限定理的直观演示:
    独立同分布中心极限定理
    知识纵横——大数定律与中心极限定理
    习题五
    第6章样本与统计量
    61总体、样本与统计量
    611总体与样本
    612统计量
    62抽样分布
    621三个重要分布
    622正态总体的样本均值与样本方差的
    分布
    Python实验——抽样分布的质
    知识纵横——数理统计发展简史
    习题六
    第7章参数估计
    71参数估计的概念
    72点估计
    721矩估计法
    722极大似然估计法
    73估计量的评选标准
    731无偏
    732有效
    733一致(合)
    74区间估计
    741置信区间的概念
    742单个正态总体期望与方差的区间
    估计
    743两个正态总体的情形
    Python实验
    实验1——极大似然估计
    实验2——区间估计的频率解释
    知识纵横——单侧置信区间
    习题七
    第8章设检验
    81设检验的基本思想
    811问题的提出
    812设检验的一般过程
    813设检验的基本步骤
    814两类错误
    82正态总体均值的设检验
    821单个正态总体均值μ的检验
    822两个正态总体均值差的设
    检验
    83正态总体方差的设检验
    831单个正态总体方差的检验
    (χ2检验)
    832两个单个正态总体方差比的检验
    (F检验)
    Python实验——t分布设检验
    知识纵横——受保护的原设
    习题八
    第9章回归分析
    91回归分析的概述
    92参数估计
    921一元线回归的参数估计
    922多元线回归的参数估计
    93设检验
    94预测
    Python实验——线回归拟合及预测
    知识纵横——回归分析的由来
    习题九
    参考
    附录
    附录1Python安装方法
    附录2泊松分布表
    附录3标准正态分布表
    附录4χ2分布表
    附录5t分布表
    附录6F分布表
    参考文献
    【前言】


    本书是为适应新工科背景下教学模式改革以及满足现代科学技术对概率论与数理统计的需求而编写的.主要内容包括: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、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、设检验及回归分析.本书取材广泛,实例丰富,每章配套的数学实验均采用流行的Python语言编写,突出了对学生应用数学能力的培养.每章的知识纵横栏目有于拓展学生的视野,帮学生深入理解相关知识点的来龙去脉和发展历史,进而学生的学习兴趣.本书各章均配有习题,书末附有.
    本书简明易懂,注重理论联系实际,可作为高等院校理工科各专业概率论与数理统计课程的教材,也可作为科技人员和自学者的参考书籍.

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