目錄

第1章隨機事件與概率1
1.1隨機現(xiàn)象與數(shù)據(jù)1
1.1.1一論飛行器差分求速——奇妙的無窮小1
1.1.2抽球悖論——奇妙的無窮大2
1.1.3從折紙看直覺、實踐與推理的差異3
1.1.4從硬幣試驗看直覺思維與理性思維5
1.1.5從硬幣試驗看概率論與數(shù)理統(tǒng)計5
1.1.6樣本均值和中位數(shù)的計算復雜度6
1.1.7平均數(shù)和中位數(shù)的穩(wěn)健度7
1.1.8考分是數(shù)字還是隨機變量8
1.2隨機事件9
1.2.1樣本空間與事件域不是優(yōu)質的9
1.2.2事件的常見假命題9
1.2.3清晰事件和模糊事件10
1.3概率的定義與性質10
1.3.1一論硬幣實驗——頻率與概率10
1.3.2有限可加與可列可加11
1.3.3貝特朗悖論12
1.4等可能概型12
1.4.1協(xié)同轟炸問題——古典概型13
1.4.2協(xié)同過橋問題——幾何概型14
1.4.3蒙提霍爾悖論——信息泄露16
1.4.4田忌賽馬獲勝的概率實質18
1.4.5巴拿赫火柴盒問題18
1.4.6生日同天問題19
1.4.7抽簽原理的擔憂20
1.4.8停戰(zhàn)談判的概率實質20
1.4.9戀愛年數(shù)21
1.5條件概率與獨立性23
1.5.1條件概率和無條件概率23
1.5.2事件互斥和事件相互獨立24
1.5.3彭尼游戲的概率實質25
1.5.4觀棋不語的概率實質29
1.5.5星期二男孩的概率實質29
1.5.6兩兩獨立與相互獨立30
1.6全概率公式與貝葉斯公式31
1.6.1從寓言故事到繞島軍演31
1.6.2少數(shù)派獲勝的概率實質33
1.6.3再論蒙提霍爾悖論34
1.6.4薩達姆被捕的概率推斷36
1.6.5從陽性與患病看貝葉斯思想37
1.6.6從犬吠與賊偷看貝葉斯思想38
1.6.7一次答疑引起的思考38
1.6.8舉證困難的追責問題42
1.6.9輸光原理與全概率公式42
1.6.10輸光原理的仿真驗證44
第2章隨機變量47
2.1隨機變量的基本概念47
2.1.1隨機變量具有隨機性嗎47
2.1.2隨機變量一定是單射嗎47
2.1.3隨機變量的抽象意義48
2.2離散型隨機變量及其分布律48
2.2.1輸光分布律和馬爾可夫鏈48
2.2.2雨傘問題52
2.2.3二項分布的分布律最大值53
2.2.4泊松分布的分布律最大值54
2.2.5五局三勝還是七局四勝54
2.2.6協(xié)同作戰(zhàn)與獨狼行動55
2.2.7泊松分布與二項分布的優(yōu)勢56
2.3連續(xù)型隨機變量及其密度函數(shù)57
2.3.1連續(xù)型隨機變量的密度未必連續(xù)57
2.3.2分布函數(shù)連續(xù)未必對應連續(xù)型58
2.3.3密度與隨機變量的對應關系59
2.3.4關于電子產品壽命的思考59
2.3.5零概率事件未必不可能發(fā)生61
2.3.6正態(tài)分布的仿真62
2.4分布函數(shù)63
2.4.1隨機變量的分類63
2.4.2幾個易混淆的關聯(lián)概念64
2.4.3作訓后勤線路選擇問題65
2.4.4協(xié)同作戰(zhàn)等待時長的分布類型66
2.4.5混合高斯分布屬于混合分布嗎67
2.4.6混合分布是連續(xù)分布與離散分布的加權平均嗎68
2.5隨機變量函數(shù)的分布70
2.5.1連續(xù)型隨機變量的函數(shù)未必是連續(xù)型70
2.5.2不同隨機變量的函數(shù)可能服從相同分布71
第3章多維隨機變量72
3.1二維離散型隨機變量72
3.1.1二維離散型隨機變量的典型案例72
3.1.2二維離散型隨機變量的典型分析思路73
3.2二維連續(xù)型隨機變量73
3.2.1二維連續(xù)型隨機變量的典型案例73
3.2.2二維連續(xù)型隨機變量的典型分析思路74
3.2.3蒲豐投針及其仿真試驗75
3.2.4一論圓概率誤差76
3.3聯(lián)合分布函數(shù)77
3.3.1離散型聯(lián)合分布的典型形態(tài)77
3.3.2邊緣密度無法決定聯(lián)合密度77
3.3.3協(xié)同作戰(zhàn)中的聯(lián)合分布80
3.4邊緣分布81
3.4.1非零密度區(qū)域的邊界表達式81
3.4.2聯(lián)合正態(tài)分布的邊緣分布和條件分布83
3.4.3均勻分布的邊緣分布未必是均勻分布84
3.4.4非均勻分布的條件分布可能是均勻分布86
3.5條件分布與獨立性86
3.5.1隨機變量獨立的條件86
3.5.2隨機變量兩兩獨立未必獨立87
3.5.3正態(tài)分布之和未必服從正態(tài)分布88
3.5.4木棒截斷悖論88
3.6二維隨機變量的變換及函數(shù)的分布90
3.6.1獨立隨機向量的變換可能不獨立90
3.6.2不獨立隨機向量的變換可能獨立91
3.6.3變換可改變分布的類型91
3.6.4正態(tài)分布之和未必是正態(tài)分布92
3.6.5后勤聯(lián)運的可靠性——極小值的分布92
3.6.6卷積公式和z\|x圖93
3.6.7函數(shù)與變換的區(qū)別95
3.6.8分布的可加不變性96
第4章隨機變量的數(shù)字特征97
4.1數(shù)學期望97
4.1.1再論協(xié)同轟炸問題97
4.1.2如何區(qū)分均值和期望98
4.1.3哪個射手的水平更高98
4.1.4期望的非常收斂約束99
4.1.5協(xié)同穿越問題102
4.1.6單拱架橋問題103
4.1.7可加性的簡易證明方法105
4.1.8不存在期望的離散型隨機變量105
4.1.9不存在期望的連續(xù)型隨機變量106
4.1.10電梯問題106
4.1.11停戰(zhàn)談判問題再討論108
4.1.12秩序的重要性111
4.1.13獨立隨機變量的期望112
4.1.14函數(shù)的期望未必等于期望函數(shù)112
4.1.15協(xié)同作戰(zhàn)等待時長112
4.1.16一論凱利公式——投注策略113
4.1.17圣彼得堡悖論——期望不存在116
4.2方差117
4.2.1一定要選拔高水平選手嗎117
4.2.2百發(fā)百中與一發(fā)一中119
4.2.3信息融合和“位高權重”的關系120
4.2.4切比雪夫不等式的意義120
4.2.5密度平均和樣本平均的方差121
4.2.6差的方差不等于方差之差122
4.2.7再論凱利公式——方差特性122
4.2.8常用分布的期望和方差125
4.3協(xié)方差、相關系數(shù)、矩與協(xié)方差陣125
4.3.1似是而非的相關125
4.3.2獨立性與不相關性126
4.3.3不相關的兩個正態(tài)隨機變量未必獨立126
4.3.4不相關的兩個隨機變量未必獨立127
4.3.5低階距存在未必高階矩存在128
4.3.6啤酒和尿布的故事是真的嗎128
4.3.7獨立隨機變量的正交變換未必獨立129
第5章大數(shù)定律與中心極限定理130
5.1大數(shù)定律130
5.1.1定律與定理130
5.1.2服從大數(shù)定律的內涵131
5.1.3依概率收斂的內涵131
5.1.4數(shù)列收斂與依概率收斂131
5.1.5依概率收斂未必幾乎處處收斂132
5.1.6依概率收斂必然依分布收斂133
5.1.7幾個大數(shù)定律的關聯(lián)134
5.1.8再論硬幣試驗135
5.1.9三論硬幣試驗136
5.1.10用數(shù)值試驗和直方圖驗證大數(shù)定律137
5.2中心極限定理141
5.2.1中心極限定理的里程碑141
5.2.2標準化的過程142
5.2.3典型分布的標準化143
5.2.4指數(shù)分布的標準化144
5.2.5均勻分布的標準化146
5.2.6圖書館配套座位數(shù)150
5.2.7發(fā)射井的數(shù)量152
5.2.8再論發(fā)射井的數(shù)量153
5.2.9生日問題再討論154
5.2.10不服從中心極限定理的反例154
5.2.11切比雪夫不等式與中心極限定理155
5.2.12三論凱利公式——大數(shù)據(jù)特性155
第6章數(shù)理統(tǒng)計的基本概念158
6.1統(tǒng)計推斷概述158
6.1.1幸存者偏差——逝者不說話158
6.1.2朋友悖論——我的朋友真的少嗎159
6.1.3二論飛行器差分求速——降曲技術160
6.2抽樣分布164
6.2.1測速雷達消噪方法164
6.2.2從正態(tài)分布走來167
6.2.3樣本均值與方差的獨立性172
6.2.4多維正態(tài)分布的若干結論174
6.2.5極限定理與抽樣分布定理的關系174
6.2.6常用分布關聯(lián)圖譜175
6.2.7樣本方差的系數(shù)175
6.2.8變異系數(shù)不能消除偏置系數(shù)的影響176
6.2.9若干分布的可加性176
6.2.10統(tǒng)計量的計算復雜度176
6.2.11卡方分布期望與自由度177
6.2.12t分布與標準正態(tài)分布177
6.2.13分位點的性質177
第7章參數(shù)估計179
7.1點估計179
7.1.1矩估計的局限性179
7.1.2常用分布的參數(shù)估計180
7.1.3泊松分布參數(shù)的估計182
7.1.4漸進無偏估計未必是相合估計182
7.1.5無偏估計的函數(shù)未必是無偏的183
7.1.6魔盒游戲引發(fā)的思考183
7.1.7極大似然的思想184
7.1.8未戰(zhàn)而廟算勝——估算槍支的數(shù)量184
7.1.9以算求勝，深算制勝——新兵老兵問題186
7.1.10知彼知己，百戰(zhàn)不殆——虎式坦克的數(shù)量188
7.1.11知彼知己，百戰(zhàn)不殆——估計量的評價準則190
7.1.12總群數(shù)量的估算193
7.1.13再論圓概率誤差194
7.1.14費希爾信息量、香農信息熵與方差的關系195
7.1.15如何理解克拉默�怖瓓W下界199
7.2區(qū)間估計199
7.2.1球場找針的故事199
7.2.2良種粒數(shù)的范圍200
7.2.3測控雷達的可靠度鑒定200
7.2.4軍工器件的測量精度202
7.2.5飛行器速度的置信區(qū)間203
7.2.6炮彈方差的置信區(qū)間203
7.2.7火箭燃燒率的置信區(qū)間204
7.3貝葉斯估計204
7.3.1再論新兵老兵問題204
7.3.2再論百發(fā)百中與一發(fā)一中206
7.3.3再論命中率問題207
第8章假設檢驗209
8.1引言209
8.1.1導彈脫靶量鑒定中的假設檢驗問題209
8.1.2雜質檢驗中的原假設與風險210
8.2正態(tài)總體參數(shù)的假設檢驗211
8.2.1小概率原則悖論211
8.2.2再論導彈脫靶量鑒定212
8.2.3雜質檢驗對應的假設檢驗過程216
8.2.4羅曼諾夫斯基硬幣試驗的再審視217
第9章回歸分析219
9.1一元線性回歸模型219
9.1.1父子身高關系的回歸問題219
9.1.2銅棒膨脹系數(shù)的回歸問題220
9.2多元線性回歸模型221
9.2.1三論飛行器差分求速——降噪技術221
9.2.2再論銅棒膨脹系數(shù)223
9.2.3測速雷達求速原理225
9.2.4導航中的主元估計225
9.2.5基于狀態(tài)轉移矩陣求先驗概率228
9.2.6導航方程的求解229
9.2.7食譜方程的求解238
參考文獻245
附錄246
索引250
后記253