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第一章 绪论 1

1-1 实例 1

1-2 归纳法与演绎法 3

1-3 选样的原因 3

1-4 选样的方法 5

第二章 样本叙述统计 7

2-1 导言 7

2-2 次数表与图形 7

2-3 中心值(位置量数) 10

2-4 差异(离势量数) 15

2-5 线型移转(加码法) 17

第三章 机率 26

3-1 导言 26

3-2 机率的基本性质 28

3-3 事件与其机率 29

3-4 条件机率 39

3-5 独立事件 44

3-6 机率的其他研究观点 47

第四章 随机变数及其分配 51

4-1 间断随机变数 51

4-2 平均数与变异数 55

4-3 二项分配 57

4-4 连续分配 61

4-5 常态分配 64

4-6 一元随机变数的函数 69

4-7 各种符号 71

第五章 两元随机变数 77

5-1 各种分配 77

5-2 两元随机变数的函数 84

5-3 互变数 88

5-4 两元随机变数的线型混合 92

第六章 选样 104

6-1 导言 104

6-2 样本和数 107

6-3 样本平均数 108

6-4 中央极限定理 114

6-5 由有限群体举行不置回选样 118

6-6 由贝奴里群体举行选样 120

6-7 选样理论摘要 125

第七章 推定(一) 130

7-1 导言：平均数的信赖区间 130

7-2 推定量应具备的各种性质 135

7-3 最概推定法(MLE) 142

第八章 推定法(二) 152

8-1 均数差 152

8-2 小样本推定法：t分配 154

8-3 推定群体比例：续论选举问题 159

8-4 常态分配中变异数之推定方法：卡方分配 164

第九章 假设检定 169

9-1 单一假设之检定 169

9-2 复合假设 177

9-3 双边检定与单边检定 186

9-4 假设检定与信赖区间的关系 188

9-5 结论 193

第十章 变异数分析 196

10-1 导言 196

10-2 一因子变异数分析 196

10-3 二因子变异数分析 210

第十一章 回归绪论 221

11-1 实例介绍 222

11-2 拟定配合线应遵循的标准 223

11-3 最小平方解法 226

附录11-1 对a与b最小平方推定数的另外求法 232

第十二章 回归理论 235

12-1 数学模型 235

12-2 误差项的性质 237

12-3 α与β的推定 238

12-4 a与b的平均数与变异数 238

12-5 高斯与马可夫定理 240

12-6 a与b的分配 242

12-7 β的信赖区间与假设检定 243

12-8 Y0的预测区间 246

12-9 外推法的危险 249

12-10 最概推定法 250

12-11 自变数的特性 253

第十三章 多元回归 256

13-1 实例介绍 256

13-2 数学模型 256

13-3 最小平方推定法 257

13-4 多元共线性 260

13-5 推定回归的判断 264

13-6 虚变数 268

13-7 回归、变异数分析、与互变数分析 276

第十四章 相关 285

14-1 简相关 285

14-2 偏相关 306

14-3 复相关 308

第十五章 决策理论 312

15-1 先天与后天分配 312

15-2 最佳决策 315

15-3 统计推定其实就是一项决策 321

15-4 推定：贝氏法与古典法的比较 323

15-5 贝氏法的检讨 330

15-6 假设检定亦即一项统计决策 331

15-7 博？理论 338

附录 349

索引 375