大学数学：线性代数与概率统计
作者：朱奋秀，钱珑，刘云芳主编
出版时间：2018年版
内容简介
《大学数学：线性代数与概率统计》的主要内容包括行列式，矩阵，初等变换与解线性方程组，随机事件及其概率，随机变量及其分布，随机变量的数字特征，数理统计的基础知识，参数估计与假设检验。
目录
第1章 行列式
§1．1 行列式的概念
1．1．1 二阶行列式的引入
1．1．2 三阶行列式
1．1．3 n阶行列式的定义
习题1
§1．2 行列式的性质
习题1
§1．3 行列式的计算
1．3．1 化三角形法
1．3．2 降阶法
习题1
§1．4 克拉默法则
习题1
总复习题一
第2章 矩阵
§2．1 矩阵的概念和运算
2．1．1 矩阵的定义
2．1．2 矩阵的加法运算
2．1．3 数与矩阵的乘法
2．1．4 矩阵与矩阵的乘法
2．1．5 矩阵的幂
习题2
§2．2 转置矩阵及方阵的行列式
2．2．1 矩阵的转置
2．2．2 方阵的行列式
2．2．3 伴随矩阵
习题2
§2．3 逆矩阵
习题2
总复习题二
第3章 初等变换与解线性方程组
§3．1 初等变换解线性方程组
习题3
§3．2 初等变换的应用
3．2．1 求方阵A的逆矩阵
3．2．2 解矩阵方程
习题3
§3．3 矩阵的秩
习题3
§3．4 线性方程组的解的定理
3．4．1 齐次线性方程组
3．4．2 非齐次线性方程组
习题3
总复习题三
第4章 随机事件及其概率
§4．1 预备知识排列与组合
4．1．1 两个基本原理
4．1．2 排列与组合
习题4
§4．2 随机事件
4．2．1 随机现象
4．2．2 随机事件概述
4．2．3 事件的运算
4．2．4 事件的运算律
习题4
§4．3 随机事件的概率
4．3．1 事件的频率
4．3．2 概率的公理化定义及其性质
4．3．3 古典概率
4．3．4 几何概型
习题4
§4．4 条件概率与全概率公式
4．4．1 条件概率的概念
4．4．2 乘法公式
4．4．3 全概率公式
4．4．4 贝叶斯（Bayes）公式
习题4
§4．5 事件的独立性
4．5．1 两个事件相互独立
4．5．2 多个事件的独立性
习题4
总复习题四
第5章 随机变量及其分布
§5．1 随机变量的概念
§5．2 离散型随机变量
5．2．1 离散型随机变量的概念及其分布律
5．2．2 常见的离散型随机变量的分布
习题5
§5．3 随机变量的分布函数
5．3．1 分布函数
5．3．2 分布函数的性质
习题5
§5．4 连续型随机变量
5．4．1 连续型随机变量的概念及性质
5．4．2 常见的连续型随机变量
习题5
§5．5 正态分布
5．5．1 一般正态分布
5．5．2 标准正态分布
习题5
总复习题五
第六章 随机变量的数字特征
§6．1 数学期望
6．1．1 离散型随机变量的数学期望
6．1．2 连续型随机变量的数学期望
6．1．3 随机变量函数的数学期望
6．1．4 数学期望的性质
习题6
§6．2 方差
6．2．1 方差的概念
6．2．2 方差的计算
6．2．3 方差的性质
习题6
§6．3 大数定律和中心极限定律
6．3．1 切比雪夫（Chebyshev）不等式
6．3．2 大数定律
6．3．3 中心极限定理
习题6
总复习题六
……
第7章 数理统计的基础知识
第8章 参数估计与假设检验
附录
