概率论与数理统计

一、 随机试验与随机事件
一、 参数估计与非参数估计
二、 点估计与区间估计
第二节 参数的点估计
一、 参数点估计（问题）的一般提法
二、 参数的点估计方法
三、 估计量的优良性
第三节 参数的区间估计
一、 置信区间的概念
二、 总体期望的区间估计
三、 总体方差的区间估计
二、 事件的关系与运算
四、 事件概率的区间估计（大样本估计）
第四节 分布密度与分布函数的估计
一、 总体分布密度（函数）的估计
二、 总体分布函数的估计
习题七
第八章 假设检验
第一节 假设检验问题
一、 什么是假设检验问题
二、 假设检验的基本原理
三、 假设检验的基本程序
三、 事件的集合表示与样本空间
四、 假设检验中的两类错误
第二节 单一正态总体的参数假设检验
一、 总体期望μ的假设检验
二、 总体方差σ2的假设检验
第三节 两个正态总体的参数假设检验
一、 均值的比较
二、 方差的比较
第四节 非参数假设检验
一、 分布函数的拟合检验
二、 独立性检验
第三节 三种概率计算模型
三、 齐一性检验
习题八
第九章 方差分析与回归分析
第一节 方差分析
一、 单因子方差分析
二、 双因子方差分析
第二节 回归分析
一、 引言
二、 一元相关分析
三、 一元线性回归
一、 古典概型
四、 一元非线性回归
习题九
译名对照表
参考书目
习题答案
附表1 二项分布表
附表2 泊松分布概率值表
附表3 泊松分布累计概率值表
附表4 正态分布表
附表5 x2分布上侧分位数〓表
二、 统计概型
附表6 t分布的双侧分位数（tα）表
附表7 F分布上侧分位数（Fα）表
附表8 检验相关系数ρ=0的临界值（rα）表
附表9 随机数表
三、 几何概型
第四节 概率的公理化定义
一、 事件的公理化定义
二、 概率的公理化（数学）定义
目录
前言
三、 概率的性质
第五节 条件概率及三大公式
一、 条件概率
二、 乘法公式
三、 全概率公式与贝叶斯公式
第六节 事件独立性与独立试验概型
一、 事件的独立性
二、 独立试验概型
习题一
第二章 随机变量及其分布
第一章 随机事件及其概率
第一节 一维随机变量及其分布
一、 随机变量的定义
二、 随机变量的两种基本类型
三、 随机变量的概率分布
四、 分布函数
第二节 多维随机向量及其分布
一、 二维随机向量及其联合分布
二、 二维随机向量的边沿分布
第三节 随机变量的独立性
一、 随机变量的独立性
第一节 绪言
二、 条件分布
第四节 随机变量的函数及其分布
一、 随机变量的函数
二、 随机变量的函数的分布
三、 x2分布、t分布及F分布
习题二
第三章 随机变量的数字特征
第一节 引言
第二节 随机变量的数学期望与方差
一、 离散型随机变量的数学期望与方差
一、 必然现象与随机现象
二、 连续型随机变量的数学期望与方差
三、 一般随机变量的数学期望与方差
四、 随机变量的函数的数学期望
五、 数学期望与方差的性质
第三节 随机变量的各阶矩
一、 原点矩与中心矩的定义
二、 原点矩与中心矩的关系
三、 三个重要不等式
第四节 随机向量的数字特征
一、 两个随机变量的协方差与相关系数
二、 随机现象的统计规律
二、 n维随机向量的数学期望与协方差矩阵
第五节 条件期望与方差
习题三
第四章 特征函数
第一节 随机变量的特征函数
一、 特征函数的定义
二、 几种常用分布的特征函数
三、 特征函数的性质
四、 特征函数与矩的关系
第二节 反演公式及唯一性定理
三、 概率论与数理统计的关系
第三节 相互独立的随机变量和特征函数
第四节 多维随机向量的特征函数
一、 二维随机向量的特征函数的定义
二、 二维随机向量的特征函数的性质
习题四
第五章 大数定律与中心极限定理
第一节 随机变量序列的收敛性
一、 随机序列的三种收敛性
二、 三种收敛性的关系
第二节 大数定律
四、 概率论与数理统计的应用
一、 弱大数定律
二、 强大数定律
第三节 中心极限定理
习题五
第六章 样本分布
第一节 数理统计简介
一、 什么是数理统计
二、 数理统计的基本内容
第二节 基本概念
一、 总体、个体
第二节 随机事件及其运算
二、 抽样、样品
三、 简单随机样本
四、 统计量
第三节 抽样分布定理
一、 样本的联合分布
二、 顺序统计量的分布
三、 抽样分布定理
习题六
第七章 统计估计
第一节 概述
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