第一篇数理统计基础 1
第一章数理统计学概论 1
1.数理统计学的基本问题 1
2.总体与样本 3
3.统计量与抽样分布 7
4.分布密度（分布函数）的近似求法 21
习题一 24
第二章参数的估计 26
1.参数估计的意义及种类 26
2.点估计量的求法 27
3.估计量的评选标准 32
4.区间估计 43
习题二 49
第三章假设检验 52
1.假设检验的基本概念 52
2.单个正态总体的均值检验 57
3.单个正态总体的方差检验 60
4.两个正态总体的均值检验 61
5.两个正态总体的方差检验 64
6.非正态总体大样本参数检验 66
7.非参数检验 66
习题三 81
第四章回归分析 86
1.一元线性回归 86
2.一元曲线回归 105
3.多元线性回归 109
习题四 125
第五章方差分析 128
1.单因素试验方差分析 128
2.双因素试验方差分析 141
3.有交互作用的双因素试验方差分析 149
4.应用方差分析中注意的几个问题 157
习题五 158
第六章正交设计 161
1.正交设计的基本方法 161
2.正交表的方差分析 173
3.交互作用、表头设计 180
习题六 192
第二篇多元统计分析 195
第七章多元正态分布及参数的估计和检验 195
1.随机变量 195
2.多元正态分布 198
3.均值向量和协差阵的估计和检验 204
习题七 211
第八章判别分析 213
1.距离判别 213
2.Bayes判别 225
3.Fisher判别 233
习题八 241
第九章多元相关 243
1.主成分分析 243
2.因子分析 250
3.典型相关分析 261
习题九 268
第三篇时间序列分析 270
第十章随机过程与随机序列 270
1.随机过程与随机序列概念 270
2.平稳随机序列 275
3.多维随机序列 285
习题十 288
第十一章时间序列时域分析 290
1.ARMA模型 290
2.ARMA序列的相关分析 298
3.AR（p）序列的参数估计 306
4.ARMA（p，q）序列的参数估计 316
5.模型的识别与阶的估计 321
6.时间序列的预报 329
7.多维AR（p）序列与混合回归模型 338
本章附录线性齐次差分方程解法 343
习题十一 344
附录常用数理统计表 348
表1标准正态分布表 348
表2正态分布常用分位数表 350
表3t分布分位数表 350
表4x2分布分位数表 351
表5F分布分位数表 353
表6柯尔莫哥洛夫检验的临界值Dn，？表 359
表7符号检验表 359
表8秩和检验表 360
表9游程总个数检验临界值xa表 361
表10游程最大长度检验临界ya值表 366
表11相关系数临界值ra表 367
表12r与z换算表 367
表13正交表 368
习题答案 373