第一章 随机事件与古典概率的直接计算
§1. 1 用简单事件通过运算表示复合事件
§1. 2 事件间的关系及其运算性质的简单应用
§1. 3 加法原理和乘法原理在排列组合及古典概率计算中的应用
§1. 4 古典概型--摸球模型的计算
§1. 5 古典概型--质点人盒模型的计算
§1. 6 古典概型--随机取数模型的计算
第二章 古典概率的间接计算
§2. 1 与对立事件有关的事件的概率算法
§2. 2 与差事件有关的事件的概率算法
§2. 3 与包含关系有关的事件的概率算法
§2. 4 事件和的概率算法
§2. 5 条件概率的算法
§2. 6 应用乘法公式计算概率的几种情况
§2. 7 如何正确理解事件的独立性
§2. 8 事件独立性在概率计算和证明中的应用
§2. 9 独立试验序列概型的计算
§2. 10 使用全概公式和贝叶斯公式, 寻找完备事件组的两个常用方法
§2. 11 加法公式和乘法公式的综合应用
§2. 12 抽签原理的证明及其应用
第三章 随机变量及其分布
§3. 1 离散型随机变量的分布列的求法
§3. 2 离散型随机变量分布列的应用
§3. 3 连续型随机变量分布的确定. 判别及其求法
§3. 4 随机变量函数分布的求法
§3. 5 连续型随机变量在区间内取值的概率算法
§3. 6 与随机变量的分布有关的几类证明题
第四章 随机变量的数字特征
§4. 1 离散型随机变量的数学期望与方差的求法
§4. 2 连续型随机变量的数学期望与方差的求法
§4. 3 随机变量函数的数学期望与方差的求法
§4. 4 数学期望与方差的应用题的常用解法
第五章 几类重要分布的应用
§5. 1 二项分布的应用
§5. 2 泊松分布的应用
§5. 3 指数分布的应用
§5. 4 正态分布的应用
第六章 二维随机变量及其分布
§6. 1 求离散型随机变量的联合概率分布应注意的几个问题
§6. 2 边缘分布的求法
§6. 3 利用二维概率分布求二维随机变量落人平面区域的概率的方法
§6. 4 二维连续型随机变量分布函数的求法
§6. 5 二维离散型随机变量独立性的判别及其应用
§6. 6 二维连续型随机变量独立性的判别方法
§6. 7 两随机变量之和的概率分布的求法
§6. 8 二维随机变量的最大值与最小值分布的求法
§6. 9 二维随机变量的数学期望和方差的求法
§6. 10 协方差与相关系数的计算方法
§6. 11 如何掌握二维均匀分布与二维正态分布
第七章 大数定律和中心极限定理
§7. 1 一类与期望或方差有关的概率不等式的证法
§7. 2 切比雪夫不等式的两点应用
§7. 3 德莫佛-拉普拉斯中心极限定理的应用
§7. 4 列维-林德伯格中心极限定理的应用
第八章 抽样分布
§8. 1 样本均值的分布及其应用
§8. 2 X2分布及其应用
§8. 3 t分布及其应用
§8. 4 F分布及其应用
第九章 参数估计
§9. 1 矩估计法和极大似然估计法
§9. 2 验证估计量无偏性的常用方法
§9. 3 正态总体参数的区间估计
第十章 假设检验
§10. 1 小概率原理应用举例
§10. 2 单个正态总体均值与方差的假设检验
§10. 3 两个正态总体均值与方差的假设检验
习题答案或提示
附录
人大版概率论与数理统计 修订本 部分习题解答查找表
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