概率统计与Python解法(计算机科学与技术面向新工科专业建设计算机系列教材)

本书的内容按当前理工 院校同名课程体系展开，涵 盖概率论和数理统计的主要 课题。全书共分为8章：前4 章系统介绍概率论的课题， 内容包括随机事件及其概率 、随机变量及其分布、随机 向量、随机变量的数字特征 ，为后4章讨论进行统计推 断的数理统计方法构建一个 明晰且严格的语境。后4章 的数理统计内容包括数理统 计的基本概念、参数估计、 假设检验、方差分析和线性 回归，形成统计推断的基本 结构。 本书选择Python的科学 计算应用包，包括用于快速 数组处理的numpy、用于统 计计算的scipy.stats、用于 积分计算的scipy.integrate 和用于绘制2D图形的 matplotlib等作为计算工具 ，对书中每一节讨论的概率 统计的计算问题，都给出详 尽的Python解法。

徐子珊，男，副教授。数学专业出身。长期从事高校数学、算法和程序设计教学，深受学生喜爱。曾担任ACM／ICPC竞赛教练。指导过多届ITAT竞赛。2003年在复旦大学计算机科学系做国内访问学者，师从国内算法界前辈朱洪教授。2010年曾出版《算法设计、分析与实现》一书，受到读者好评。该书远销中国台湾地区。曾有多人来函索要书中相关代码。2012年出版该书修订版。

第1章 随机事件及其概率 1.1 随机试验与随机事件 1.1.1 随机试验 1.1.2 随机事件 1.1.3 随机事件的概率 1.1.4 Python解法 1.2 古典概型与几何概型 1.2.1 古典概型 1.2.2 几何概型 1.2.3 Python解法 1.3 条件概率与事件的独立性 1.3.1 条件概率 1.3.2 乘法公式与事件的独立性 1.3.3 Python解法 1.4 全概率公式与贝叶斯公式 1.4.1 全概率公式 1.4.2 贝叶斯公式 1.4.3 Python解法 第2章 随机变量及其分布 2.1 随机变量及其分布函数 2.1.1 随机变量 2.1.2 随机变量的分布函数 2.1.3 Python解法 2.2 离散型随机变量 2.2.1 离散型随机变量及其分布律 2.2.2 离散型随机变量的分布函数 2.2.3 常用离散型随机变量的分布 2.2.4 Python解法 2.3 连续型随机变量 2.3.1 连续型随机变量的概率密度函数 2.3.2 常用连续型随机变量的分布 2.3.3 Python解法 2.4 随机变量函数的分布 2.4.1 离散型随机变量函数的分布 2.4.2 连续型随机变量函数的分布 2.4.3 Python解法 2.5 本章附录 第3章 随机向量 3.12 -维随机向量的联合分布函数 3.2 离散型2-维随机向量 3.2.1 离散型2-维随机向量的联合分布律 3.2.2 离散型2-维随机向量的边缘分布与条件分布 3.2.3 离散型随机变量的独立性 3.2.4 Python解法 3.3 连续型2-维随机向量 3.3.1 连续型2-维随机向量的联合密度函数 3.3.2 连续型2-维随机向量的边缘分布与条件分布 3.3.3 连续型随机变量的独立性 3.3.4 Python解法 3.4 随机向量函数的分布