基于Python的概率论与数理统计实验--聚文网

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内容简介

本书主要介绍概率论与数理统计的实验内容。全书可分为三部分：第一部分是概率论部分的实验，包括抛硬币实验、掷骰子实验、蒲丰投针实验、全概率公式和贝叶斯公式、常见离散型分布、常见连续型分布、数学期望、中心极限定理等；第二部分是数理统计部分的实验，包括参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等，其中部分内容采用随机模拟的方法进行模拟和求解；第三部分是综合性实验，包括极限分布之间关系的动态演示、密度函数和分布函数的工具箱的制作。本书将Python作为编程语言。本书可作为高等理工科院校学生学习概率论与数理统计课程时的实验教材，也可作为高校教师、高校研究者的参考书。

作者简介

田霞，理学博士，副教授，毕业于南京航空航天大学，长期从事《概率论》《数理统计》等课程教学任务，参与国家自然科学基金项目1项，发表学术论文10余篇，多次指导学生获校级优秀论文奖，主要研究领域为矩阵特征值反问题。

实验1 抛硬币实验的模拟
实验2 古典概型之掷骰子问题、彩票问题
实验2.1 利用古典概型解决扩展的掷骰子实验问题
实验2.2 彩票问题
实验3 使用随机模拟法求几何概型
实验4 全概率公式和贝叶斯公式
实验5 常见离散型分布
实验5.1 常见离散型分布的分布律图像及分布函数图像
实验5.2 常见离散型分布的应用
实验6 常见连续型分布
实验6.1 常见连续型分布的分布函数图像和密度函数图像
实验6.2 常见连续型分布的应用
实验7 数学期望
实验7.1 数字特征的计算
实验7.2 期望的应用
实验8 中心极限定理
实验9 参数估计
实验9.1 矩估计和极大似然估计
实验9.2 区间估计
实验10 假设检验
实验10.1 单个正态总体参数的假设检验
实验10.2 两个正态总体参数的假设检验
实验10.3 非参数假设检验
实验11 方差分析与回归分析
实验11.1 单因素方差分析
实验11.2 一元线性回归分析
实验12 极限分布之间关系的动态演示
实验12.1 二项分布与泊松分布的近似关系
实验12.2 二项分布与超几何分布的近似关系
实验12.3 t分布和标准正态分布的极限关系
实验12.4 指数分布和伽玛分布的关系
实验12.5 卡方分布和伽玛分布的关系
实验13 Tkinter实战之密度函数和分布函数工具箱的制作
附录A Python概述
参考文献

基于Python的概率论与数理统计实验

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