第1章 随机事件与概率 1
引言 1
1.1 样本空间与随机事件 2
1.2 概率与频率 9
1.3 古典概型 13
1.4 几何概型 19
1.5 条件概率 21
1.6 事件的独立性 31
1.7 贝努里概型 37
习题 40
第2章 随机变量及其概率分布 47
2.1 随机变量及其概率分布的概念 47
2.2 离散型随机变量的分布律 49
2.3 随机变量的分布函数 58
2.4 连续型随机变量的概率密度 66
2.5 随机变量的函数的分布 80
习题 90
第3章 随机变量的数字特征 98
3.1 随机变量的数字期望 98
3.2 方差 109
3.3 几种重要分布的数学期望与方差 114
3.4 矩 117
习题 119
第4章 多维随机变量 123
4.1 多维随机变量及其联合分布 123
4.2 边缘分布 130
4.3 条件分布 136
4.4 随机变量的独立性 142
4.5 多维随机变量的函数的分布 147
4.6 随机变量之和及积的数字特征，协方差与相关系数 157
习题 166
第5章 大数定律与中心极限定理 175
5.1 大数定律 175
5.2 中心极限定理 180
习题 185
第6章 数理统计的基本概念 187
6.1 总体与样本 188
6.2 统计量及其分布 192
习题 208
第7章 参数估计 211
7.1 点估计 211
7.2 估计量的评选标准 220
7.3 区间估计 227
习题 239
第8章 假设检验 244
8.1 假设检验的基本概念 244
8.2 参数假设检验 248
8.3 非参数假设检验 264
习题 273
第9章 方差分析 281
9.1 单因子试验方差分析 281
9.2 无重复双因子方差分析 292
9.3 有交互作用的双因子方差分析 297
习题 305
第10章 回归分析 309
10.1 一元线性回归 310
10.2 一元非线性回归 328
习题 334
第11章 统计软件包SAS简介 336
11.1 SAS概论 337
11.2 SAS程序编写基础 343
11.3 常用服务过程简介 357
11.4 回归分析与方差分析 371
第12章 随机过程的基本概念 385
12.1 随机过程的定义 385
12.2 随机过程的统计描述 387
12.3 泊松(Poisson)过程 400
习题 406
第13章 马尔可夫链 408
13.1 马尔可夫链的定义及统计描述 408
13.2 状态的分类 414
13.3 遍历定理 418
习题 427
第14章 平稳过程 431
14.1 平稳过程的基本概念 431
14.2 平稳过程的功率谱密度 437
14.3 平稳过程的遍历性与采样定理 449
习题 457
习题答案 460
附录 477
表1 477
表2 480
表3 482
表4 484
表5 486
表6 487
表7 503
表8 504