水文统计中的EXCEL VBAPDF电子书下载

第一章 基本水文事件的概率统计与VBA输出 1

第一节 基本水文事件运算 1

第二节 概率的定义及性质 4

第三节 条件概率和事件的独立性 13

第二章 随机变量及其分布 20

第一节 随机变量和分布函数 20

第二节 离散型随机变量 21

第二节 几种重要的离散型随机变量的概率分布 26

第三节 连续型随机变量 33

第三章 多元随机变量及其分布 41

第一节 多元随机变量和联合分布 41

第二节 边际分布 46

第三节 条件分布 49

第四节 随机变量的独立性 51

第四章 数字特征与特征函数 52

第一节 数学期望 52

第二节 方差 62

第三节 离势系数 67

第四节 多元随机变量的数字特征 69

第五章 极限定理 73

第一节 林德伯格-勒维中心极限定理 73

第二节 德莫佛-拉普拉斯中心极限定理 75

第六章 抽样分布 77

第一节 样本分布及其数字特征 77

第二节 抽样分布及其数字特征 80

第三节 几种常用统计量的抽样分布 83

第七章 水文频率计算 87

第一节 概述 87

第二节 水文变量的概率分布模型 88

第三节 参数点估计 96

第四节 参数点估计的水文统计方法 101

第五节 参数的区间估计 106

第八章 假设检验 114

第一节 基本概念 114

第二节 正态总体均值的假设检验 115

第三节 两个正态总体均值的假设检验 121

第四节 正态总体方差的假设检验 124

第五节 非参数假设检验 128

第九章 回归分析 137

第一节 基本概念 137

第二节 一元线性回归模型 138

第三节 多元线性回归模型 146

第十章 误差理论基础 152

第一节 误差的基本概念 152

第二节 粗大误差 162

第三节 误差的合成 171

第十一章 随机过程简介 178

第一节 随机过程的基本简介 178

第二节 随机过程的分布函数以及数字特征 179

第三节 独立增量随机过程 182

第四节 马尔柯夫过程 186

第十二章 水文时间序列分析 195

第一节 水文时间序列及其组成 195

第二节 水文时间序列组成成分识别 196

附表一 游程检验法临界值kα的查算表 205

附表二 秩和检验表P（W1＜W＜W2）=1-α 206

参考文献 207