機率與統計 精華版(Probability & Statistics for Engineers & Scientists ,MyStatLab Update 9/e) (9版)

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書名：機率與統計(精華版) (Walpole:Probability and Statistics for Engineers and Scientists 9/E) 作者：Walpole(陳常侃‧王妙伶) 出版社：偉明 出版日期：2017/05/00 ISBN：9789869190343 內容簡介 本書強調運用機率與統計的方法解決科學與工程問題。透過實例講解，由簡入繁、循序漸進的內容，使學生容易理解。本書文句簡潔流暢，結合生活化的主題而不以過度複雜艱澀的數學理論來呈現，更能提升學生的興趣。書中範例結合數學理論與實務應用，解題過程詳細明瞭，各章充分的習題演練幫助學生奠定觀念的基礎。另外，提供如何利用電腦軟體Excel來解決數學問題。 目錄 第1章　統計學與資料分析導論 第2章　機率 第3章　隨機變數與機率分佈 第4章　數學期望 第5章　一些離散機率分佈 第6章　一些連續機率分佈 第7章　基礎抽樣分佈與資料描述 第8章　單樣本與雙樣本估計 第9章　假說檢定 附錄

研究所講重點【線性代數及其應用(下)】 (5版)

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書名: 研究所講重點：線性代數及其應用(上) ISBN: 9789863456445 作者: 黃子嘉 出版社: 大碩 出版日期: 2019-09 書名: 研究所講重點：線性代數及其應用(下) ISBN: 9789863456452 作者: 黃子嘉 出版社: 大碩 出版日期: 2019-08 內容簡介 　　★內容完整兼具深度及廣度以深入淺出的方式來表達 　　★相關試題收集最完整 　　★以最有效且最詳實的方式來解題 　　★適合研究所入學考試及自修用的參考書 上冊目錄 第零章 基礎數學 0-1 集合 0-2 證明的方法 0-3 關係與函數 0-4 體 0-5 複數 0-6 多項式 第一章 矩陣與線性方程組 1-1 矩陣及矩陣運算 1-2 反矩陣 1-3 基本列運算 1-4 線性方程組 1-5 可逆矩陣的充要條件 1-6 LU分解 1-7 基本行運算 第二章 行列式 2-1 二階行列式 2-2 高階行列式 2-3 行列式的性質 2-4 古典伴隨矩陣 第三章 向量空間 3-1 向量空間 3-2 子空間 3-3 生成與線性獨立 3-4 基底與維度 3-5 直和 3-6* Lagrange內插法 第四章 線性映射 4-1 線性映射 4-2 座標化 4-3 矩陣表示法與換底公式 4-4 核空間與像集 4-5 矩陣的秩 4-6 線性映射的合成與可逆 4-7* 對偶空間與零化集 下冊目錄 第五章 對角化及其應用 5-1 相似性 5-2 不變子空間 5-3 特徵根及特徵向量 5-4 對角化 5-5 冪等算子與矩陣 5-6 對角化的應用 5-7 特徵根的近似解法 5-8 Markov鏈 第六章 Jordan型及其應用 6-1 冪零算子 6-2 循環子空間及循環分解 6-3 Jordan 型 6-4 Cayley-Hamilton 定理及其應用 6-5 Jordan 型的應用 6-6 極小多項式 第七章 內積空間 7-1 內積 7-2 Gram-Schmidt正交化及QR分解 7-3 正交投影 7-4 正交補空間 第八章 內積上的算子及其應用 8-1 伴隨算子 8-2 正規算子與矩陣 8-3 么正及正交算子的特性 8-4 雙線性型式與半雙線性型式 8-5 正定及正半定算子與矩陣 8-6 么正及正交對角化 8-7 正定及正半定矩陣的特性 8-8 二次式的應用 8-9 矩陣的長度及條件數 8-10 Householder轉換 8-11 奇異值分解

研究所講重點【線性代數及其應用習題詳解】 (5版)

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書名：研究所分章題庫：線性代數及其應用習題詳解(五版) 作者：黃子嘉 出版社：大碩 出版日期：2019/08/00 ISBN：9789863456476 內容簡介 1.內容完整兼具深度及廣度以深入淺出的方式來表達。 2.相關試題收集最完整。 3.以最有效且最詳實的方式來解題。 4.適合研究所入學考試及自修用的參考書。

機率論經典題型解析 (7版)

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【簡介】 機率論是理工商管學院的學生在學習其他數理課程之基礎與工具，也是各校通訊所、統計所與數研所必考科目之一，作者為了幫助考生們及有興趣研讀機率論之廣大讀者能擁有一本有效的工具書，特撰寫本書，期許讀者在準備過程中能更得心應手、事半功倍，提升應考實力。 作者依多年教學經驗及分析歷年考題與趨勢，將本書分為五章，各章含括重要概念、定義與定理及經典歷屆試題。 各章之「精選範例」每題均有註明難易指數，讀者可以針對自己的狀況加以練習；在解題過程中也盡量以清晰易懂的方式呈現，避免使用過多或太難的數學技巧編寫解答，讓讀者能有更好的理解和掌握。 書末附錄「精選試題」更是收錄至113年研究所經典試題及難題詳解，供讀者加強演練，提升考試競爭力。 【目錄】 第一章　機率概論 　第一節　集合論(set theory)重要之名詞 　第二節　集合之運算定理 　第三節　機率定義 　第四節　排列(Permutation)組合(Combination) 　第五節　條件機率、事件獨立、貝氏定理 第二章　隨機變數與分配函數 　第一節　隨機變數(random variable，r.v.) 　第二節　單一隨機變數之分配 　第三節　多元隨機變數之分配與獨立性 　第四節　隨機變數函數之分配 第三章　動差 　第一節　期望值(Expectation)與動差(Moment) 　第二節　生成函數(generating function) 　第三節　多元隨機變數之動差及生成函數 　第四節　動差不等式 第四章　機率分配 　第一節　間斷型機率分配 　第二節　連續型機率分配 　第三節　順序統計量(Order Statistics) 　第四節　各分配間之漸近關係 第五章　極限法則 　第一節　收歛概念(Convergence concepts) 　第二節　中央極限定理(Central limit theorem) 附錄一　分配表 附錄二　精選試題

機率論 重點整理 (12版)

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【簡介】 　　機率論是探討不確定性的一門數學，其所包含的數學基礎，含括微積分、高等微積分、實變數函數論（測度論）、矩陣代數、向量分析與集合代數等確定性的數學理論。所以若無完整的理論架構予以支撐串聯，易使學習者蒙生難學之感。然而機率論本身又有獨立於上述數學的性格，流傳在一般坊間的教科書與解題本又常常忽略了這點，以致常使學習者誤認機率的重點，甚或低估了機率的價值；所以本書的撰寫目的，在於建立機率論中級以上的水準所需的理論與分析基礎，進而達到快速解題的目標，更能使學習者深刻體認機率論的內涵。 　　本書共分6個章節來介紹，每章節皆以定義、定理以及討論所構成外；另廣泛蒐羅了相關系所之歷屆經典試題，依據最新命題趨勢，新增重要之觀念題型於各單元中，例如：簡單隨機步、特性函數的反公式等，使本書更適合準備投考統計所、應數所等相關系所的讀者們。本書特色如下： 　　一、試題兼具廣度及深度：此科內容偏重演算，證明題少且不難，各定義定理亦多具直覺性，故本書蒐錄近年具代表性的題目予以彙總，考生可藉試題的演練印證自己對內容之理解度。 　　二、符號統一，易於閱讀：本書在符號的使用上前後一致，易於聯想，使讀者能快速地熟悉，易於閱讀。 　　三、索引明確，便於查詢：本書將考題的出處蒐錄作為方便考生檢索的索引，同學可依自己所投考之所別，選擇應勤加演練的考題，並可對照解答反覆練習，以培養答題技巧，熟悉命題趨勢。 　　另建議搭配作者所著之《機率數統分章題庫》，廣泛蒐羅統計所、應數所、精算相關系所等有關機率論、統計學及數理統計學之歷屆試題，提供讀者最完整、最有系統的解題，對觀念易混淆之題型作詳細論證及分析，以期考生能在最短的時間內，確實掌握對相關系所機率與統計的準備方向。【目錄】 第一章 機率概論 第二章 隨機變數及其分配 第三章 動差與動差不等式 第四章 隨機向量 第五章 機率模型 第六章 極限分配 附 錄