第1章 随机事件及其概率 1
1.1 随机试验与随机事件 1
1.2 随机事件的概率 6
1.3 概率的性质 11
1.4 条件概率与事件的独立性 14
1.5 全概率公式和贝叶斯公式 19
1.6 独立试验概型 23
习题1 25
本章可供参考书目 28
第2章 随机变量及其概率分布 29
2.1 随机变量及其分布函数 29
2.2 一维随机变量及其概率分布 32
2.3 多维随机变量及其概率分布 35
2.4 条件分布与随机变量的独立性 42
2.5 随机变量函数的概率分布 46
2.6 几种常用的概率分布 52
习题2 60
本章可供参考书目 63
第3章 随机变量的数字特征 64
3.1 数学期望 64
3.2 方差 75
3.3 协方差与相关系数 81
3.4 矩与协方差阵 85
习题3 88
本章可供参考书目 90
第4章 大数定理及中心极限定理 91
4.1 大数定理 92
4.2 中心极限定理 95
习题4 98
本章可供参考书目 98
第5章 数理统计的基本概念 99
5.1 总体、样本及统计量 99
5.2 x2分布t分布F分布 105
5.3 抽样分布 112
习题5 118
本章可供参考书目 119
第6章 参数估计 120
6.1 参数估计的基本概念与理论 120
6.2 总体均值的估计 130
6.3 总体方差的估计 138
6.4 总体频率的估计 142
6.5 关于参数估计的几个问题 148
习题6 153
本章可供参考书目 156
第7章 假设检验 157
7.1 问题的提法和基本概念 157
7.2 正态总体均值的检验 159
7.3 正态总体方差的检验 167
7.4 非正态总体均值与频率检验 174
7.5 非参数检验 181
7.6 假设检验中的几个问题 187
习题7 194
本章可供参考书目 196
第8章 方差分析 197
8.1 方差分析的有关概念及基本思路 197
8.2 单因素方差分析 200
8.3 多重比较 210
8.4 双因素方差分析 215
8.5 数据转换与漏失数据的弥补 234
习题8 238
本章可供参考书目 241
第9章 回归分析 242
9.1 回归分析的基础概念 242
9.2 一元线性回归 245
9.3 一元线性回归的显著性检验 250
9.4 残差分析及预报 254
9.5 可线性化的一元非线性回归 261
9.6 多元线性回归 266
习题9 280
本章可供参考书目 282
第10章 试验设计 283
10.1 试验设计的基本概念与要求 283
10.2 随机试验设计与拉丁方设计 286
10.3 平衡不完全区组设计 296
10.4 裂区设计 300
10.5 正交试验设计 305
10.6 协方差分析 320
本章可供参考书目 328
习题10 328
第11章 统计分析中的数据处理 329
11.1 利用电子表格Excel进行统计分析 329
11.2 应用统计软件SPSS进行统计分析 353
11.3 统计软件SAS简介 377
本章可供参考书目 381
参考文献 382
附录 常用的统计网站 383
附表 384
1.标准正态分布表 384
2.二项分布参数p的置信区间表 385
3.泊松(Poisson)分布参数λ的置信区间表 389
4.x2分布的上侧分位数(xα2)表 390
5.t分布的双侧分位数(tα)表 391
6.F检验的临界值(Fα)表 392
7.Duncan's新复极差测验5%和1%SSR值表 398
8.标准正态分布的双侧分位数(uα)表 399
9.多重比较中的q表 400
10.多重比较中的S表 402
11.检验相关系数ρ=0的临界值(rα)表 403
12.多元线性回归复相关系数检验的临界值(Rα)表 404
13.正交拉丁方表 405
14.平衡不完全区组设计表 408
15.正交表 410
习题参考答案 419