概率论与数理统计（第3版）（普通高等学校应用型教材·数学）

作者：刘强，郭文英，孙阳，陈江荣

书号：343198

定价：￥46 元

字数：388 千字

印次：3-1

开本：16

出版时间：2026-01-01

ISBN：978-7-300-34319-8

包装：平

内容简介

本书是根据教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会的总体要求、结合地方财经类专业需求特点编写的。秉持“以价值塑造为根本、实践应用为导向、数学素养提升为目标”的设计思路，量身定制课程内容，突出经济数学的“经济”特色。内容编排尽量做到结构合理、概念清楚、 条理分明、深入浅、强化应用。

全书共分9章，涵盖随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机向量、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、抽样分布、参数估计以及假设检验等内容。为开拓学生的学习视野、增强实践应用能力，本书在第9章中介绍了R 语言及其在概率统计中的应用。为了便于读者巩固所学知识，每节后均附有习题，每章后附有总复习题，书末附有答案。

本书既可以作为普通高等学校经管类本科生概率论与数理统计课程的教材，也可以作为教师的教学参考用书和全国硕士研究生统一入学考试的复习用书。

作者介绍

刘强 二级教授，博士生导师，博士后合作导师，现任首都经济贸易大学图书馆馆长，曾任教务处处长、发展规划与评估处处长。兼任京津冀开发区创新发展联盟专家委员会主任，中国商业经济学会经济数学与统计学研究分会副会长。北京市优秀教师，北京市青年教学名师，北京市优秀公共课主讲教师，北京市中青年骨干教师，北京市优秀人才，北京市青年拔尖人才。

主要从事社会经济统计、区域经济、数字经济等领域的研究工作。主持国家社科基金、北京社科基金重大项目等纵向课题10余项，主持农业农村部、国家统计局等单位委托的横向课题30余项。在《光明日报(理论版)》《经济学家》《数学学报》《统计研究》《经济理论与经济管理》 《中国软科学》以及The Annals of Regional Science 等国内外刊物发表学术论文100余篇，出版学术专著5部。

长期从事高等数学、微积分、线性代数、概率论与数理统计等本科课程的教学工作。主编教材教辅20余部，其中《微积分(第二版)》《概率论与数理统计(第二版)》获评北京高等学校优质本科教材(重点)。获评北京高等学校优质本科课程(微积分)。荣获首都经济贸易大学首届教学卓越奖，北京市高等教育教学成果奖一等奖1项、二等奖2项。牵头获批北京市“十四五” 高水平教学创新团队。

目 录

第1章 随机事件及其概率

1.1随机事件

1.2概率的定义及性质

1.3古典概型与几何概型

1.4条件概率、全概率公式、贝叶斯公式

1.5事件的独立性

本章小结

总复习题1

第2章 随机变量及其分布

2.1 随机变量

2.2 随机变量的分布函数

2.3 离散型随机变量

2.4 连续型随机变量

2.5 随机变量函数的分布

本章小结

总复习题2

第3章 随机向量

3.1 随机向量及其概率分布

3.2 边缘分布

3.3 条件分布

3.4 随机变量的独立性

3.5 随机向量函数的分布

本章小结

总复习题3

第4章 随机变量的数字特征

4.1 数学期望

4.2 方 差

4.3 协方差和相关系数

4.4 矩、协方差矩阵

本章小结

总复习题4

第5章 大数定律与中心极限定理

5.1 切比雪夫不等式

5.2 大数定律

5.3 中心极限定理

本章小结

总复习题5

第6章 抽样分布

6.1 总体与样本

6.2 统计图形

6.3 统计量与抽样分布

本章小结

总复习题6

第7章 参数估计

7.1 点估计

7.2 估计量的评选标准

7.3 区间估计

7.4 单个正态总体均值与方差的区间估计 

7.5 两个正态总体参数的区间估计

本章小结

总复习题7

第8章 假设检验

8.1 假设检验的概念与类型

8.2 单个正态总体参数的假设检验 

8.3 两个正态总体参数的假设检验

8.4 p值检验法 

8.5 分布拟合检验

本章小结

总复习题8



第9章 R语言及其在概率统计中的应用

9.1 R语言简介

9.2 对象与数据类型

9.3 图形绘制

9.4 R语言在概率统计中的应用

附表Ⅰ 标准正态分布表

附表Ⅱ 泊松分布表

附表Ⅲ t分布表

附表Ⅳ χ 2 分布表

附表Ⅴ F分布表

习题参考答案

参考文献

精彩样章

本书是首都经贸大学编写的数学公共课教材中的一本，第二版获评北京高校“优质本科教材”（重点）。全书按照“专业适用，内容够用，学生适用”的设计思路，结合地方财经类专业需求特点，量身定制课程内容，突出经济数学的“经济”特色。主要内容包括：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、大数定律与中心极限定理、样本与抽样分布、参数估计、假设检验，并在最后一章介绍了R语言及其在概率统计中的应用。