第二篇 线性代数
第五章 行列式与矩阵
5.1 行列式
5.1.1 行列式的定义
5.1.2 行列式的性质
5.2 矩阵的概念
5.3 矩阵的运算
5.4 矩阵的初等行变换
5.5 逆矩阵
第五章 复习题
第六章 线性方程组
6.1 n元线性方程组
6.2 消元法
6.2.1 消元法
6.2.2 线性方程组解的情况判定
第六章 复习题
第七章 线性规划
7.1 线性规划问题及其标准型
7.2 图解法及解的情况
7.3 单纯形法
第七章 复习题
数学实验与实践二
一、数学实验
数学实验五 用Mathematica进行矩阵运算
数学实验六 用Mathematica解线性方程组
数学实验七 用MathematiCa解线性规划问题
二、数学模型
数学模型五 行列式和矩阵在数学模型中的应用
数学模型六 线性方程组在数学模型申的应用
数学模型七 线性规划在数学模型中的应用
第三篇 概率论与数理统计
第八章 概率论基础知识
8.1 随机事件
8.1.1 随机现象与随机试验
8.1.2 样本空间和随机事件
8.1.3 随机事件的关系与运算
8.2 随机事件的概率
8.2.1 预备知识（排列组合）
8.2.2 概率的统计定义及性质
8.2.3 古典概型
8.3 条件概率及全概率公式
8.3.1 条件概率
8.3.2 全概率公式和贝叶斯公式
8.4 事件的独立性与伯努利概型
8.4.1 事件的独立性
8.4.2 独立试验与伯努利概型
8.5 一维随机变量及其分布
8.5.1 随机变量
8.5.2 离散型随机变量及其概率分布
8.5.3 连续型随机变量及其概率密度
8.6 分布函数及随机变量函数的分布
8.6.1 随机变量的分布函数
8.6.2 随机变量函数的分布
8.7 随机变量的数字特征
8.7.1 数学期望
8.7.2 方差
第八章 复习题
第九章 数理统计基础知识
9.1 数理统计的基本概念
9.1.1 总体和样本
9.1.2 统计量
9.1.3 抽样分布
9.2 参数估计
9.2.1 点估计
9.2.2 区间估计
9.3 假设检验
9.3.1 假设检验的思想
9.3.2 一个正态总体参数的假设检验
9.4 方差分析
9.5 一元线性回归分析
第九章 复习题
数学实验与实践三
一、数学实验
数学实验八 用Mathematica计算随机变量的概率和数字特征
数学实验九 用Mathematica进行数理统计相关运算
二、数学模型
数学模型八 概率论基础在数学模型中的应用
数学模型九 数理统计基础在数学模型中的应用
附表
附表1 泊松分布表
附表2 标准正态分布函数数值表
附表3 Y2分布临界值表
附表4 t分布临界值表
附表5 F分布临界值表
附表6 相关系数显著性检验表
参考答案
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