绪论 1
第一章 概率、排列与组合 9
1.1 数理统计的基础 9
1.2 概率的定义 11
1.3 概率的相乘定律 12
1.4 概率的相加定律 13
1.5 条件概率的定律 14
1.6 Bayes的逆概率定理 16
1.7 排列 17
1.8 组合 19
1.9 连续性概率和概率密度 20
第二章 分布 22
2.1 总体和样品 22
2.2 分布和数学期望 23
2.3 二项分布 32
2.4 Poisson分布 39
2.5 正态分布 44
2.6 统计量t的分布 50
2.7 解消假设和数理统计推断 53
2.8 统计量X2的分布 54
2.9 统计量F的分布 56
第三章 单组数据的随机样品 59
3.1 单组数据及其作图表示法 59
3.2 单组数据的中心位置 61
3.3 单组数据的离散程序 62
3.4 大群数据的分组编码计算法 65
3.6 单组数据的正态分布配线 67
3.5 敧斜度和峭度 67
3.7 从正态分布作抽样实验 69
3.8 从单组数据作数理统计推断 75
3.9 归属于二项分布数据的推断 78
3.10 归属于Poisson分布数据的推断 80
第四章 样品平均数的比较 82
4.1 成对数据的平均数的比较法 82
4.2 成组数据的平均数的比较法 87
4.3 两种假设和两种误差 94
4.4 方差齐性的假设及其检验 97
4.5 随机变量的线性可加模型 98
4.6 两个百分率间的比较 102
4.7 归属于Poisson分布的两个计数数据的比较 104
4.8 缺乏方差齐性时两个平均数间的比较 107
第五章 属性统计 109
5.1 离散数据的X2检验法 109
5.2 在单向组类中观察和理论计数间的吻合性 111
5.3 二行二列的四格列联表 115
5.4 a×b列联表无关联性的检验 119
5.5 X2的可加性 120
5.6 对于大自由度的X2计算法 124
5.7 四格列联表的精确检验法 125
5.8 多个离散数据间的比较 127
第六章 相关与回归 130
6.1 概述 130
6.2 相关系数 131
6.3 相关系数的检验 133
6.4 大量数据的样品相关系数的计算法 140
6.5 直线回归，回归系数和回归方程 142
6.6 平方之和的划分 147
6.7 两个回归系数和相关系数间的数学关系 148
6.8 直线回归的各种估计量的标准离差 150
6.9 大量数据的直线回归的计算法 153
6.10 两个回归系数间的比较 155
6.11 把曲线直线化的回归 158
6.12 多变量的线性回归 168
6.13 抛物线回归 170
第七章 方差分析 173
7.1 方差的传播 173
7.2 用F检验法检验两个方差的齐性 175
7.3 多个样品方差的齐性检验 176
7.4 两种独立的总体方差的估计和F比 179
7.5 平方之和与自由度的划分 182
7.6 单因素多组群的方差分析 184
7.7 单因素多组群平均数间的比较 189
7.8 两因素组群的方差分析 193
7.9 在两因素组群中漏失数据的估计 198
7.10 有重复两因素组群的方差分析 199
7.11 多因素拉丁方的方差分析 204
7.12 多因素析因实验的方差分析 209
7.13 计数数据的方差分析 211
7.14 直线回归的方差分析 216
7.15 抛物线回归的方差分析 218
7.16 协方差分析 220
第八章 实验设计简介 224
8.1 以数理统计为基础的实验设计 224
8.2 样品含量 225
8.3 随机化区组、拉丁方和析因实验 229
8.4 裂区实验设计 230
8.5 把交互影响混杂的实验设计 233
8.6 平衡的不完全区组实验设计 234
8.7 在临床实验设计中的一些困难 236
附表 239
1 (1) 正态分布曲线对应座标数值表 239
2 (2) 正态分布概率对应数值表 240
2 t的数值表 241
3 X2的数值表 242
4 相关系数r的显著性水准表 244
5 从相关系统r变换成z表 245
6 (1) 具自由度df1和df2的F单侧界限值，P=0.01 246
(2) 具自由度df1和df2的F单侧界限值，P=0.05 248
7 一万个随机数字表 250
8 从百分率的座标变换为概率座标表 254
9 WSD？表 255
10 X=sin-1？变换表 256
11 为Poisson频率分布用的上下置信界限 258
12 (1) 为二项分布用的上下置信界限(α=0.05) 259
12 (2) 为二项分布用的上下置信界限(α=0.01) 260
13 阶乘表［n!=1·2·3…(n-1)n］ 261
14 具自由度df1和df2的双侧界限值，P=0.05 263
索引 264