序 1
前言 1
第一章 排列与组合 1
一、基础知识提要 1
1．乘法原理 1
2．加法原理 1
3．选排列 1
4．全排列 1
目录 1
7．环状排列 2
8．组合 2
6．不全相异元素的全排列 2
5．有重复的排列 2
9．多组组合 3
10．有重复的组合 3
11．组合数的两个基本性质 3
二、基本训练举例 3
三、基本训练题 18
四、基本训练题解答或提示 21
第二章 事件与概率 27
一、基础知识提要 27
1．事件及其运算 27
2．概率的四种定义 30
二、基本训练举例 32
三、基本训练题 50
四、基本训练题解答或提示 54
第三章 基本公式及其应用 69
一、基础知识提要 69
1．互不相容事件的加法定理 69
2．一般加法定理 69
3．条件概率的定义 70
4．两个事件的互相独立 70
5．n个事件的相互独立 71
6．两个事件的相关系数 71
7．乘法定理 71
8．全概率公式 72
9．逆概率公式（贝叶斯公式） 72
10．重复独立试验 73
二、基本训练举例 75
三、基本训练题 99
四、基本训练题解答或提示 102
第四章 随机变量及概率分布 116
一、基础知识提要 116
1．随机变量的定义 116
2．随机变量的分布函数 117
3．离散型随机变量 118
4．连续型随机变量 121
5．随机变量的函数的分布 129
二、基本训练举例 131
三、基本训练题 149
四、基本训练题解答或提示 152
1．随机变量的数学期望 170
第五章 随机变量的数字特征 170
一、基础知识提要 170
2．随机变量的方差 171
3．矩与矩生成函数 173
二、基本训练举例 175
三、基本训练题 186
四、基本训练题解答或提示 189
第六章 随机向量 202
一、基础知识提要 202
1．随机向量及其（联合）分布 202
2．边缘分布与条件分布 205
3．两个随机变量的函数的分布 210
4．随机向量的数字特征 213
5．n维随机向量 217
6．大数定律和中心极限定理 220
二、基本训练举例 222
三、基本训练题 256
四、基本训练题解答或提示 260
第七章 统计估值 286
一、基础知识提要 286
1．数理统计的基本概念 286
2．参数的点估计 291
3．区间估计 294
二、基本训练举例 301
三、基本训练题 325
四、基本训练题解答或提示 329
1．假设检验的基本原理 343
第八章 假设检验 343
一、基础知识提要 343
2．对正态总体的假设检验 344
3．用于比较两个正态总体的假设检验 347
4．对总体分布未知时的假设检验 350
5．对总体的分布函数的非参数假设检验 353
二、基本训练举例 359
三、基本训练题 373
四、基本训练题解答或提示 376
1．线性统计模型 386
2．一元正态线性回归模型——一元回归分析 386
一、基础知识提要 386
第九章 回归分析与方差分析——线性统计模型初步 386
3．单因素方差分析 394
4．多元线性统计模型 399
二、基本训练举例 402
三、基本训练题 413
四、基本训练题解答或提示 416
自我测验题 424
自我测验题解答或提示 431
附表Ⅰ 455
附表Ⅱ 457
附表Ⅲ 459
附表Ⅳ 461
附表Ⅴ 470