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目录 1

引言 1

第一章　随机变量与概率 4

第一节　随机变量与事件 4

第二节　概率与频率 6

第三节　古典概型 8

第四节　条件概率 9

第五节　事件的独立性 10

第六节　n重贝努里试验 12

第二章　随机变量的分布与数字特征 14

第一节　离散随机变量的分布 14

第二节　二项分布与普阿松分布 16

第三节　连续随机变量的分布 20

第四节　正态分布与指数分布 24

第五节　随机变量的数字特征 26

第六节　大数定律与中心极限定理 31

第一节　离散随机向量及联合概率分布 33

第三章　随机向量 33

第二节　连续随机向量及联合密度函数 36

第三节　边际分布 38

第四节　条件分布 41

第五节　随机变量的独立性 42

第六节　随机向量的数字特征 44

第四章　样本及抽样分布 48

第一节　样本 48

第二节　样本直方图 49

第三节　统计量 50

第四节　抽样分布 51

第五章　参数估计 56

第一节　总体数字特征的估计 56

第二节　最大似然法与分布参数估计 58

第三节　区间估计 61

第四节　总体率的估计 64

第五节　普阿松分布参数的估计 66

第六节　正常值范围的估计 67

第六章　假设检验 69

第二节　总体率的假设检验 74

第三节　总体分布的拟合检验 76

第四节　似然比检验法 78

第七章　连续变量数据初步分析（一）——单个变量 80

第一节　总体数字特征的估计 80

第二节　总体分布的正态性检验 82

第三节　总体均数及方差的检验及置信区间 86

第八章　连续变量数据初步分析（二）——多总体同变量 89

第一节　两总体同变量数据初步分析 89

第二节　单因素方差分析 94

第九章　连续变量数据初步分析（三）——同总体多变量 101

第一节　总体协方差及相关系数的估计 101

第二节　相关系数的显著性检验 103

第十章　二维分类数据分析——二维列联表分析 105

第一节　分类变量 105

第二节　二维列联表 105

第三节　分类变量的独立性检验 108

第四节　残差分析 110

第十一章　线性回归分析 112

第一节　线性回归方程 113

第二节　线性回归模型及有关参数估计 115

第三节　简单线性回归分析 117

第四节　多元线性回归分析 127

第五节　逐步回归分析 133

第十二章　方差分析 136

第一节　单因素方差分析的模型 136

第二节　双因素方差分析（一）——固定型交叉分组 142

第三节　双因素方差分析（二）——混合型交叉分组 149

第四节　双因素方差分析（三）——混合型嵌套分组 153

第五节　多因素方差分析 156

第六节　双因素方差分析（四）——不等例固定型交叉分组 161

第十三章　判别分析 167

第一节　线性判别函数 167

第二节　逐步判别法 172

第三节　贝叶斯公式及其在判别上的应用 175

第十四章　Logistic分布及其应用 178

第一节　Logistic分布 178

第二节 S型曲线拟合 179

第三节　Logistic判别函数 180

第十五章　随机点过程分析初步 182

第一节　随机点过程 182

第二节　间隔密度函数的估计 183

第三节　序列相关系数及其估计 185

第四节 自相关函数及其估计 187

附录一　集合及其运算 190

附录二　排列与组合 193

附录三　矩阵及其运算 196

附录四　ATP及SDH酶活性数据 216

附录五　正常成年人肺功能数据（五项指标） 218

附录六　五项生化指标数据 220

附录七　正常成年人肺功能数据（六项指标） 223

习题一至四 226

主要参考资料 229

主要名词中英文对照索引 230

第一节　参数的假设检验 691