第一章 概率论的基本概念 1
1.1 决定性现象与随机现象 1
1.2 随机试验、事件、统计正则性 2
1.3 相对频率与概率 4
1.4 概率的一些简单性质 5
1.5 加法法则 6
1.6 三个基本命题 7
1.7 古典概型 8
1.8 条件概率与乘法法则 12
1.9 事件的独立性 14
1.10 贝叶斯公式 17
1.11 独立试验序列概型 20
1.12 退还抽样与不退还抽样 24
1.13 杂例 27
1.14 小结 35
1.15 斯特灵公式 36
习题一 40
第二章 随机变量及其概率分布 43
2.1 随机变量 43
2.2 离散分布 44
2.3 连续分布 46
2.4 多个变量的联合分布 50
2.5 数学期望(均值) 56
2.6 矩 60
2.7 分布的集中性与偏倚 61
2.8 车比雪夫定理 67
2.9 独立变量的相加 68
2.10 母函数 71
2.11 小结 72
习题二 75
第三章 二项分布、布阿松分布及正态分布 78
3.1 一点分布和两点分布 78
3.2 二项分布 79
3.3 贝努里定理 81
3.4 段慕佛定理 83
3.5 布阿松分布 89
3.6 正态分布N(0，1) 94
3.7 正态分布N(m,o) 95
3.8 独立正态变量的相加 97
3.9 中心极限定理 99
3.10 小结 101
习题三 103
第四章 随机向量及其分布 106
4.1 矩和相关系数 106
4.2 最小二乘回归 110
4.3 条件分布 112
4.4 二维正态分布 118
4.5 多元回归 124
4.6 偏相关 127
4.7 复相关 129
4.8 n维正态分布 130
习题四 130
第五章 数理统计中常用的几个连续型分布 132
5.1 随机变量的函数及其分布 132
5.2 x2分布与x分布 136
5.3 t分布 140
5.4 F分布 143
5.5 小结 145
习题五 145
6.1 引言 146
第六章 数理统计的基本概念 146
6.2 列表与分组 147
6.3 样本值及其分布 150
6.4 图象表示 151
6.5 样本特征 156
6.6 样本特征的数值计算 158
6.7 抽样分布 164
6.8 特征的矩 165
6.9 浙近抽样分布 166
6.10 精确抽样分布 169
6.11 小概率事件在假设检验中的应用 173
6.12 小结 174
习题六 175
7.1 引言 177
第七章 统计推断 177
7.2 估计量及其好坏标准 178
7.3 求估计量的方法 181
7.4 置信区间 185
7.5 置信区间(续) 192
7.6 关于假设检验的一点注意 196
7.7 x2拟合优度检验 197
7.8 x2检验(续) 199
7.9 小结 201
习题七 202
8.1 单因素的方差分析 205
第八章 应用简介 205
8.2 一元线性回归分析 220
习题八 241
附录 近代概率论简介 244
参考文献 256
习题解答与提示 257
附表Ⅰ 标准正态分布 269
附表Ⅱ 正态分布表 271
附表Ⅲ x2分布表 272
附表Ⅳ t分布表 274
附表Ⅴ F分布表(1) 276
附表Ⅵ F分布表(2) 278