《概率论及数理统计》课后习题答案

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本书沿袭《程序员的数学》平易近人的风格，用通俗的语言和具体的图表深入讲解程序员必须掌握的各类概率统计知识，例证丰富，讲解明晰，且提供了大量扩展内容，引导读者进一步深入学

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《21世纪高等院校教材：概率论与数理统计》是根据教育部新制定的工科类本科数学基础课程教学基本要求编写的，内容包括随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念与抽样分布、参数估计、假设检验等，在工科类本科数学基础课程教学基本要求之外，还在概率论部分增加了特征函数这一节内容，在数理统计部分增加了样本容量的确定、正态性检验、回归分析与

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《概率论、数理统计与随机过程》，本书包括第一章概率论的基本概念、第二章随即变量及其概率分布、第三章多元随即变量及其分布等内容。 目录 第一章 概率论的基本概念 1.1 样本空间、随机事件 1.2 频率与概率 1.3 等可能概型 1.4 条件概率 1.5 事件的独立性与独立试验 思考题一 习题一 第二章 随机变量及其概率分布 2.1 随机变量 2.2 离散型随机变量 2.3 随机变量的概率分布函数 2.4 连续型随机变量 2.5 随机变量函数的分布 思考题二 习题二 第三章 多元随

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本电子书以概率机器人为主题，旨在探讨概率与机器人技术的结合以及其在现实世界中的应用。通过详细解释概率机器人的原理和算法，我们将带您深入了解概率在机器人决策、感知和路径规划中的重要性。此外，配以高清图像和详尽的实例分析，本书将帮助您更好地理解概率机器人并为您的研究和实践提供有力支持。无论您是从事机器人领域的专业人士，还是对概率和机器人技术感兴趣的学习者，本书都将为您提供宝贵的知识与启示。

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概率图模型将概率论与图论相结合，是当前非常热门的一个机器学习研究方向。本书详细论述了有向图模型（又称贝叶斯网）和无向图模型（又称马尔可夫网）的表示、推理和学习问题，全面

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《概率论与数理统计 第三版》分三部分,概率论部分,为读者提供了必要的理论基础;数理统计部分,主要讲述了参数估计和假设检验,并介绍了方差分析和回归分析;随机过程部分,主要讨论了平稳随机过程,还介绍了马尔可夫过程。 目录 第三版前言 第二版前言 第一章 概率论的基本概念 1 随机试验 2 样本空间、随机事件 3 频率与概率 4 等可能概型(古典概型) 5 条件概率 6 独立性 小结 习题 第二章 随机变量及其分布 1 随机变量 2 离散型随机变量及其分布律 3 随