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1 (p1): 第十三章 行列式
1 (p1-1): 13-1 二阶与三阶行列式
4 (p1-2): 13-2 行列式的性质
8 (p1-3): 13-3 高阶行列式
10 (p1-4): 13-4 线性方程组求解的克莱姆法则
15 (p2): 第十四章 矩阵
15 (p2-1): 14-1 向量
21 (p2-2): 14-2 矩阵及其运算
35 (p3): 第十五章 线性方程组
35 (p3-1): 15-1 线性方程组解的个数
39 (p3-2): 15-2 线性方程组解的结构
47 (p4): 第十六章 二次型与矩阵的特征值
47 (p4-1): 16-1 二次型和二次型的标准形
56 (p4-2): 16-2 二次型的正定和负定
60 (p5): 第十七章 随机事件及其概率
60 (p5-1): 17-1 随机事件和样本空间
63 (p5-2): 17-2 随机事件的概率
68 (p5-3): 17-3 条件概率
71 (p5-4): 17-4 事件的独立性
78 (p6): 第十八章 随机变量及分布
78 (p6-1): 18-1 随机变量
79 (p6-2): 18-2 离散型随机变量的概率分布
83 (p6-3): 18-3 随机变量的分布函数
85 (p6-4): 18-4 连续型随机变量的概率密度
90 (p6-5): 18-5 随机变量的函数的分布
93 (p6-6): 18-6 二维随机变量及其分布
108 (p7): 第十九章 随机变量的数字特征
108 (p7-1): 19-1 随机变量的数学期望
115 (p7-2): 19-2 随机变量的方差
118 (p7-3): 19-3 常用分布的数学期望和方差
122 (p7-4): 19-4 协方差和相关系数
125 (p7-5): 19-5 矩和协方差矩阵
129 (p8): 第二十章 大数定律和中心极限定理
129 (p8-1): 20-1 大数定律
131 (p8-2): 20-2 中心极限定理
135 (p9): 第二十一章 样本及其分布
135 (p9-1): 21-1 随机样本和统计量
137 (p9-2): 21-2 抽样分布
146 (p10): 第二十二章 统计估计
146 (p10-1): 22-1 参数的点估计
151 (p10-2): 22-2 估计量的评选标准
154 (p10-3): 22-3 参数的区间估计
162 (p11): 第二十三章 假设检验
162 (p11-1): 23-1 基本概念
165 (p11-2): 23-2 参数的假设检验
173 (p11-3): 23-3 分布的假设检验
181 (p12): 第二十四章 方差分析和回归分布
181 (p12-1): 24-1 单因素方差分析
191 (p12-2): 24-2 双因素方差分析
200 (p12-3): 24-3 一元线性回归
208 (p12-4): 24-4 一元非线性回归
213 (p12-5): 24-5 多元线性回归
216 (p12-6): 24-6 多元非线性回归
226 (p13): 第二十五章 随机过程简介
226 (p13-1): 25-1 随机过程的基本概念
230 (p13-2): 25-2 马尔可夫过程
234 (p13-3): 25-3 平稳随机过程
238 (p14): 第二十六章 普通集合和模糊集合
238 (p14-1): 26-1 绪言
238 (p14-2): 26-2 普通集合及其运算
242 (p14-3): 26-3 模糊集合及其运算
251 (p15): 第二十七章 模糊集合论的基础知识
251 (p15-1): 27-1 模糊集合隶属函数的确定方法
262 (p15-2): 27-2 模糊集合和普通集合的转化
266 (p15-3): 27-3 模糊关系
272 (p15-4): 27-4 模糊矩阵
277 (p15-5): 27-5 模糊概率
283 (p16): 第二十八章 模糊数学的应用
283 (p16-1): 28-1 模糊综合评判
294 (p16-2): 28-2 模糊聚类分析
307 (p17): 参考答案
322 (p18): 附录 本书根据数学各分科的特点, 采用归科分章的方法, 介绍了线性代数, 概率理论, 数理统计, 模糊数学等内容