导语

  

内容提要

  

    本书针对概率论与数理统计实践课程设计了概率统计基础实验、应用案例分析、演示验证实验，编撰了典型应用案例。本书注重内容的知识性、启发性、可探索性和素材新颖性，实验基于MATLAB平台和GeoGebra平台开展，附有所有实验程序、案例求解程序和演示验证实验GGB脚本程序文件，可通过扫描二维码获取。
    本书适用于高等院校理工类、农林、医学、金融等专业开展概率论与数理统计数学实验教学和应用案例教学，可作为广大数学教师开展概率论与数理统计教学的参考书，也可作为开展概率统计数学实验课、案例研讨课的教学用书，对本科及研究生数学课程教学改革有重要参考价值。

第1章  实验基础
  1.1  数据的最大最小值与排序
  1.2  求和与乘积
  1.3  MATLAB中常用统计分布函数命名规则
  1.4  分布函数、密度函数相关
  1.5  描述性统计基础
  1.6  MATLAB随机数发生器函数
  1.7  统计工具箱之参数估计
  1.8  数理统计工具箱之假设检验
  1.9  方差分析与回归分析函数
第2章  概率统计基础实验
  2.1  随机数实验
  2.2  二项分布实验
  2.3  泊松分布实验
  2.4  指数分布实验
  2.5  大数定理与中心极限定理实验
  2.6  正态分布实验
  2.7  描述性统计基本概念实验
  2.8  直方图与箱线图实验
  2.9  经验分布函数实验
  2.10  抽样分布实验
  2.11  参数估计实验
  2.12  假设检验中的两类错误概念实验
  2.13  假设检验实验
  2.14  正态性检验、PP图、QQ图实验
  2.15  单因素方差分析实验
  2.16  双因素方差分析
  2.17  回归分析实验
第3章  应用案例分析
  3.1  实际推断原理应用
  3.2  生日碰撞问题
  3.3  三门问题的奥秘
  3.4  概率指标应用案例三则
  3.5  论“赌徒心理”之谬误
  3.6  贝叶斯公式应用案例二则
  3.7  超几何分布概率计算问题实验
  3.8  病毒检测混检分组方案的确定
  3.9  微信红包游戏的数学建模分析
  3.10  概率统计在风险评价中的应用
  3.11  蒙特卡洛方法的应用
  3.12  参数估计的应用
  3.13  基于贝叶斯方法的垃圾邮件过滤器设计
  3.14  排队系统的随机模拟方法
  3.15  正态分布应用案例二则
  3.16  人寿保险中风险收益指标计算问题
  3.17  面包订货策略案例
  3.18  概率决策模型三例
  3.19  多种证券组合投资风险决策模型
  3.20  马尔可夫链模型及应用
第4章  演示验证实验
  4.1  两点分布律与分布函数演示实验
  4.2  二项分布律与分布函数演示实验
  4.3  泊松分布律与分布函数演示实验
  4.4  泊松定理演示实验
  4.5  均匀分布密度函数与分布函数演示实验
  4.6  指数分布概率密度函数与分布函数演示实验
  4.7  正态分布密度函数、分布函数曲线演示实验
  4.8  正态分布的3σ准则演示实验
  4.9  正态分布上α分位点演示实验
  4.10  二维正态分布的概率密度函数演示实验
  4.11  辛钦大数定理演示实验
  4.12  伯努利大数定理演示实验
  4.13  独立同分布中心极限定理演示实验
  4.14  棣莫弗  -  拉普拉斯定理演示实验
  4.15  数理统计三大分布演示实验
  4.16  直方图、箱线图、正态分位图演示实验
  4.17  格列汶科定理演示实验
  4.18  置信区间概念演示实验
  4.19  假设检验中两类错误的概率关系实验
  4.20  假设检验的p值含义演示实验
  4.21  一元线性回归基本概念演示实验
  4.22  基于一元线性回归的预报区间演示实验
  4.23  基于一元线性回归的控制问题演示实验
附录
参考文献