本书是在第二版的基础上修订和扩充而成的，系统介绍了概率统计的基础理论和实用方法。内容简明扼要，文字通俗易懂。既注意对基本概念和定理论述准确，又注意介绍各方面的应用例子。只要求读者具有普通微积分知识和一些线性代数知识。本书可作为高等学校各类专业的教材，也可供有关人员参考。
- 前辅文
- 第一章 随机事件与概率
- §1 随机事件及其概率
- §2 古典概型
- §3 事件的运算及概率的加法公式
- §4 集合与事件､概率的公理化定义
- §5 条件概率､乘法公式､独立性
- §6 全概公式与逆概公式
- §7 独立试验序列概型
- 第二章 随机变量与概率分布
- §1 随机变量
- §2 离散型随机变量
- §3 连续型随机变量
- §4 分布函数与随机变量函数的分布
- 第三章 随机变量的数字特征
- §1 离散型随机变量的期望
- §2 连续型随机变量的期望
- §3 期望的简单性质及随机变量函数的期望公式
- §4 方差及其简单性质
- §5 其他
- 第四章 随机向量
- §1 随机向量的(联合)分布与边缘分布
- §2 两个随机变量的函数的分布
- §3 随机向量的数字特征
- §4 关于n维随机向量
- *§5 条件分布与条件期望
- §6 大数定律和中心极限定理
- 第五章 统计估值
- §1 总体与样本
- §2 分布函数与分布密度的估计
- §3 最大似然估计法
- §4 期望与方差的点估计
- §5 期望的置信区间
- §6 方差的置信区间
- *§7 寻求置信区间和置信限的一般方法
- 第六章 假设检验
- §1 问题的提法
- §2 一个正态总体的假设检验
- *§3 假设检验的某些概念和数学描述
- §4 两个正态总体的假设检验
- §5 比率的假设检验
- §6 总体的分布函数的假设检验
- 第七章 回归分析方法
- §1 一元线性回归
- §2 多元线性回归
- §3 逻辑斯谛(Logistic)回归模型
- 第八章 正交试验法
- §1 正交表
- §2 几个实例
- §3 小结
- 第八章附表 常用正交表
- *第九章 统计决策与贝叶斯统计大意
- §1 统计决策问题概述
- §2 什么是贝叶斯统计
- §3 先验分布的确定
- §4 应用实例——电视机寿命验证试验的贝叶斯方法
- 第十章 随机过程初步
- §1 随机过程的概念
- §2 独立增量过程
- §3 马尔可夫过程
- §4 平稳过程
- *§5 时间序列的统计分析简介
- 附录一 排列与组合
- 附录二 关于几种常用的统计量
- 附表1 正态分布数值表
- 附表2 t分布临界值表
- 附表3 χ2分布临界值表
- 附表4 F分布临界值表(α=0.)
- 附表5 F分布临界值表(α=0.5)
- 附表6 F分布临界值表(α=0.)
- 习题答案
- 参考书目
