第一章 基本水文事件的概率统计与VBA输出 1
第一节 基本水文事件运算 1
第二节 概率的定义及性质 4
第三节 条件概率和事件的独立性 13
第二章 随机变量及其分布 20
第一节 随机变量和分布函数 20
第二节 离散型随机变量 21
第二节 几种重要的离散型随机变量的概率分布 26
第三节 连续型随机变量 33
第三章 多元随机变量及其分布 41
第一节 多元随机变量和联合分布 41
第二节 边际分布 46
第三节 条件分布 49
第四节 随机变量的独立性 51
第四章 数字特征与特征函数 52
第一节 数学期望 52
第二节 方差 62
第三节 离势系数 67
第四节 多元随机变量的数字特征 69
第五章 极限定理 73
第一节 林德伯格-勒维中心极限定理 73
第二节 德莫佛-拉普拉斯中心极限定理 75
第六章 抽样分布 77
第一节 样本分布及其数字特征 77
第二节 抽样分布及其数字特征 80
第三节 几种常用统计量的抽样分布 83
第七章 水文频率计算 87
第一节 概述 87
第二节 水文变量的概率分布模型 88
第三节 参数点估计 96
第四节 参数点估计的水文统计方法 101
第五节 参数的区间估计 106
第八章 假设检验 114
第一节 基本概念 114
第二节 正态总体均值的假设检验 115
第三节 两个正态总体均值的假设检验 121
第四节 正态总体方差的假设检验 124
第五节 非参数假设检验 128
第九章 回归分析 137
第一节 基本概念 137
第二节 一元线性回归模型 138
第三节 多元线性回归模型 146
第十章 误差理论基础 152
第一节 误差的基本概念 152
第二节 粗大误差 162
第三节 误差的合成 171
第十一章 随机过程简介 178
第一节 随机过程的基本简介 178
第二节 随机过程的分布函数以及数字特征 179
第三节 独立增量随机过程 182
第四节 马尔柯夫过程 186
第十二章 水文时间序列分析 195
第一节 水文时间序列及其组成 195
第二节 水文时间序列组成成分识别 196
附表一 游程检验法临界值kα的查算表 205
附表二 秩和检验表P（W1＜W＜W2）=1-α 206
参考文献 207