概率論與數(shù)理統(tǒng)計實驗指南（Python版）

第1章 Python基礎(chǔ)
1．1 安裝和配置Python IDLE
1．2 Python語言簡介
1．3 常用的語法和命令
1．4 習(xí)題
第2章 隨機(jī)事件及其概率
2．1 樣本空間與隨機(jī)事件
2．2 概率及其性質(zhì)
2．3 古典概型和幾何概型
2．4 條件概率
2．5 獨立性
2．6 習(xí)題
2．7 古典概率問題的Python實驗
第3章 隨機(jī)變量及其分布
3．1 隨機(jī)變量
3．2 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
3．3 離散型隨機(jī)變量及其分布律
3．4 連續(xù)型隨機(jī)變量及其概率密度
3．5 隨機(jī)變量的函數(shù)分布
3．6 習(xí)題
3．7 常見分布的Python實驗
第4章 多維隨機(jī)變量及其分布
4．1 二維隨機(jī)變量
4．2 邊緣分布
4．3 條件分布
4．4 相互獨立的隨機(jī)變量
4．5 兩個隨機(jī)變量的函數(shù)分布
4．6 習(xí)題
4．7 二維隨機(jī)變量的Python實驗
第5章 隨機(jī)變量的數(shù)字特征
5．1 數(shù)學(xué)期望
5．2 方差
5．3 協(xié)方差及相關(guān)系數(shù)
5．4 矩陣和協(xié)方差矩陣
5．5 習(xí)題
5．6 常見分布的數(shù)字特征的Python實驗
第6章 大數(shù)定律及中心極限定理
6．1 大數(shù)定律
6．2 中心極限定理
6．3 中心極限定理應(yīng)用實例
6．4 習(xí)題
6．5 大數(shù)定律及中心極限定理的Python實驗
第7章 數(shù)理統(tǒng)計的基本概念
7．1 隨機(jī)樣本
7．2 抽樣分布
7．3 樣本均值與樣本方差的應(yīng)用舉例
7．4 習(xí)題
7．5 數(shù)理統(tǒng)計基本概念的Python實驗
第8章 參數(shù)估計
8．1 點估計
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