應(yīng)用概率統(tǒng)計

上篇　概率論基礎(chǔ)
第一章　隨機(jī)事件與概率
1.1 隨機(jī)事件
1.2 概率的定義與基本性質(zhì)
1.3 古典概率與幾何概率
習(xí)題一
第二章　條件概率與獨立性
2.1 條件概率
2.2 有關(guān)條件概率的三次定理
2.3 獨立性
習(xí)題二
第三章　隨機(jī)變量及其分布
3.1 隨機(jī)變量
3.2 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
3.3 離散型隨機(jī)變量
3.4 連續(xù)型隨機(jī)變量
3.5 隨機(jī)變量函數(shù)的分布
習(xí)題三
第四章　多維隨機(jī)變量及其分布
4.1 多維隨機(jī)變量及其聯(lián)合分布
4.2 邊緣分布
4.3 條件分布
4.4 隨機(jī)變量的獨立性
4.5 多個隨機(jī)變量的函數(shù)的分布
習(xí)題四
第五章　隨機(jī)變量的數(shù)字特征
5.1 隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望
5.2 隨機(jī)變量的方差
5.3 協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)
5.4 高階矩
5.5 位置特征
習(xí)題五 第六章 大數(shù)定律和中心極限定理
6.1 切比雪夫不等式
6.2 大數(shù)定律
6.3 中心極限定理
習(xí)題六 下篇 數(shù)理統(tǒng)計
第七章 數(shù)理統(tǒng)計的一些基本概念
7.1 引言
7.2 基本概念
7.2.1 總體和樣本
7.2.2 統(tǒng)計量和樣本矩
7.3 抽樣分布
7.3.1 正態(tài)總體樣本的線性函數(shù)的分布
7.3.2 x2分布
7.3.3 t分布
7.3.4 F分布
7.3.5 正態(tài)總體樣本均值和方差的分布
習(xí)題七
第八章 參數(shù)估計
8.1 點估計
8.1.1 點估計方法
8.1.2 估計的優(yōu)良性
8.2 區(qū)間估計
8.2.1 正態(tài)總體均值與方差的區(qū)間估計
8.2.2 單側(cè)置信限
8.2.3 （0—1）分布參數(shù)的置信區(qū)間
8.3 貝葉斯估計
8.3.1 引言
8.3.2 貝葉斯估計
習(xí)題八
第九章 假設(shè)檢驗
9.1 假設(shè)檢驗的基本概念
9.2 正態(tài)總體參數(shù)的檢驗
9.2.1 單個正態(tài)總體均值μ的檢驗
9.2.2 單個正態(tài)總體方差ρ2的檢驗
9.2.3 兩個正態(tài)總體均值差μ－μ2的檢驗
9.2.4 兩個正態(tài)總體方差比檢驗
9.2.5 區(qū)間估計和假設(shè)檢驗
9.3 總體分布的非參數(shù)假設(shè)檢驗
9.3.1 分布的x2檢驗
9.3.2 聯(lián)列表的獨立性檢驗
習(xí)題九
第十章 方差分析
10.1 單因素方差分析
10.1.1 基本概念
10.1.2 單因素方差分析
10.2 多重比較的方法
10.3 誤差的方差齊性及正態(tài)性檢驗
10.3.1 方差齊性檢驗
10.3.2 非齊性方差數(shù)據(jù)的幾種變換
10.3.3 正態(tài)性檢驗
10.4 雙因素方差分析
10.4.1 雙因素方差分析模型
10.4.2 無交互效應(yīng)的雙因素方差分析
10.4.3 有交互效應(yīng)的雙因素方差分析
習(xí)題十
第十一章回歸分析
11.1 引言
11.2 一元線性回歸
11.2.1 回歸方程的建立
11.2.2 口的估計
11.2.3 回歸方程的顯著性檢驗
11.2.4 預(yù)測和校準(zhǔn)
11.3 殘差分析
11.4 非線性回歸
11.4.1 能化為線性回歸的曲線回歸
11.4.2 一般非線性模型的曲線擬合
習(xí)題十 附錄1 習(xí)題答案
附錄2 排列與組合
附錄3 附表
附表1 二項分布表
附表2 泊松分布表
附表3 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表
附表4 t分布表
附表5 X2分布表
附表6 F分布表
附表7 最大F比檢驗表
附表8 cocllran檢驗表
附表9 雙邊Dunnett多重比較表
附表10 相關(guān)系數(shù)檢驗袁