绪论 1
第1章 随机事件及其概率 3
1.1 随机事件 3
1.2 随机事件的概率 8
1.3 条件概率事件的相互独立性 20
1.4 全概率公式与贝叶斯公式 27
习题1 31
第2章 随机变量 35
2.1 随机变量及其分布 35
2.2 离散型随机变量及其分布 39
2.3 连续型随机变量及其分布 47
2.4 随机变量函数的分布 55
2.5 理论分布在可靠性问题中的应用 59
习题2 66
第3章 多维随机变量及其分布 72
3.1 二维随机变量及其分布 72
3.2 二维离散型随机变量及其分布 75
3.3 二维连续型随机变量及其概率密度 78
3.4 随机变量的独立性 81
3.5 条件分布 87
3.6 二维随机变量函数的分布 91
习题3 97
第4章 随机变量的数字特征 102
4.1 数学期望 102
4.2 方差 112
4.3 协方差 相关系数 117
4.4 矩 协方差矩阵 123
4.5 数字特征在可靠性问题中的应用举例 124
习题4 127
第5章 大数定律初步和中心极限定理 131
5.1 大数定律初步 131
5.2 中心极限定理 136
习题5 140
第6章 数理统计的基本概念 142
6.1 总体与样本 142
6.2 样本分布 146
6.3 统计量 151
6.4 抽样分布 155
习题6 162
第7章 参数估计 165
7.1 点估计 165
7.2 区间估计 179
7.3 正态总体参数的区间估计 181
7.4 截尾寿命试验和平均寿命估计 190
习题7 194
第8章 假设检验 199
8.1 假设检验的基本概念 199
8.2 正态总体参数的假设检验 203
8.3 分布的假设检验 209
习题8 215
第9章 方差分析 218
9.1 单因素试验及其模型 218
9.2 单因素方差分析 220
9.3 双因素试验的方差分析 227
习题9 240
第10章 回归分析 243
10.1 变量间的关系 243
10.2 一元线性回归 244
10.3 一元非线性回归 260
10.4 多元线性回归 264
习题10 270
第11章 Matlab在概率论与数理统计中的应用 273
11.1 Matlab基本操作 273
11.2 随机变量及其数字特征 276
11.3 统计作图 280
11.4 参数估计 283
11.5 假设检验 285
11.6 实际问题的建模与分析 288
附录 295
附录Ⅰ 排列与组合 295
附录Ⅱ 常用分布的数学期望和方差 296
附录Ⅲ 正态总体参数的双侧、单侧置信区间估计一览表 297
附录Ⅳ 正态总体数学期望、方差的假设检验一览表 299
附录Ⅴ 各分布表及相关系数检验表 300
部分习题答案 311
参考文献 322