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第1章 样本和抽样分布 3

1.1 基本概念 3

1.1.1 总体及其分布 3

1.1.2 样本（简单随机样本） 4

1.1.3 样本分布 6

1.1.4 统计量与样本矩 7

1.2 抽样分布 12

1.2.1 X2分布 13

1.2.2 t（Student）分布 18

1.2.3 F分布 22

1.2.4 正态总体的抽样分布 25

1.2.5 次序统计量的分布与经验分布函数（样本分布函数） 28

习题 34

2.1 参数的点估计 38

第2章 参数估计 38

2.1.1 矩估计法 40

2.1.2 极大似然估计法 44

2.2 估计量的评价标准 52

2.2.1 无偏性 53

2.2.2 有效性 56

2.2.3 一致性 58

2.3 区间估计 60

2.3.1 双侧区间估计 60

2.3.2 单侧区间估计 64

2.4 正态总体均值与方差的区间估计 67

2.4.1 单个正态总体均值μ，方差σ2的区间估计 67

2.4.2 两个正态总体均值差和方差比的置信区间 73

习题 81

3.1 假设检验的基本概念与基本原理 85

3.1.1 假设检验的基本概念 85

第3章 假设检验 85

3.1.2 假设检验的基本原理 90

3.1.3 两类错误 90

3.2 单个正态总体参数的假设检验 92

3.2.1 单个总体N（μ，σ2）均值μ的检验 92

3.2.2 单个总体N（μσ2）方差σ2的检验（X2检验法） 96

3.3 两个正态总体参数的假设检验 99

3.3.1 两个正态总体均值的检验 99

3.3.2 两个正态总体方差相等的检验（F检验） 103

3.4 单侧假设检验 105

3.5 分布假设检验 115

3.5.1 分布拟合优度检验 115

3.5.2 X2检验法 116

习题 123

4.1 回归分析的基本概念 127

第4章 回归分析 127

4.2 一元线性回归 129

4.2.1 一元线性回归模型 129

4.2.2 参元a，b的最小二乘估计 132

4.2.3 回归方程的显著性检验 137

4.2.4 预测与控制 148

4.3 一元非线性回归的线性比处理 153

4.4 多元线性回归 161

4.4.1 多元线性回归模型 162

4.4.2 参数b0,b1,…bp.σ2的最小二乘估计 163

4.4.3 多元回归方程的显著性检验 175

4.4.4 回归系数的显著性检验 180

4.4.5 预测 186

习题 188

附录I 192

附录II 215