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《概率论与数理统计教程》包括事件与概率、离散型随机变量、边续型随机变量、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、点估计、假设检验、方差分析和回归分析、Excel在统计分析中的应用等九章。

引言第一章 事件与概率 1.1 随机事件和样本空间 1.2 概率和频率 1.3 古典概型 1.4 概率的公理化定义及概率的性质 1.5 条件概塞、全概率公式和贝叶斯公式 1.6 ***性 1.7 贝努里概型 习题第二章 离散型随机变量 2.1 一维随机变量及分布列 2.2 多维随机变量、联合分布列和边际分布列 2.3 随机变量函数的分布列 2.4 数学期望的定义及性质 2.5 方差的定义及性质 2.6 条件分布与条件数学期望 习题第三章 连续型随机变量 3.1 随机变量及分布函数 3.2 连续型随机变量 3.3 多维随机变量及其分布 3.4 随机变量函数的分布 3.5 随机变量的数字特征、契贝晓夫不等式 3.6 条件分布与条件期望、回归与第二类回归 *3.7 特征函数 习题第四章 大数定律与中心极限定理 4.1 大数定律 4.2 随机变量序列的两种收敛性 4.3 中心极限定理 *4.4 中心极限定理(续) 习题第五章 数理统计的基本概念 5.1 母体与子样、经验分布函数 5.2 统计量及其分布 5.3 次序统计量及其分布 习题第六章 点估计 6.1 矩法估计 6.2 极大似然估计 6. 3 罗-克拉美(Rao-Cramer)不等式 *** 充分统计量 6.5 罗-勃拉克维尔(Rao-Blackwell)定理和一致最小方差无偏估计 习题第七章 假设检验 7.1 假设检验的基本思想和概念 7.2 参数假设检验 7.3 正态母体参数的置信区间 7.4 非参数假设检验 *7.5 奈曼-皮尔逊基本引理和一致最优势检验 习题第八章 方差分析和回归分析 8.1 方差分析 8.2 线性回归分析的数学模型 习题第九章 Excel在统计分析中的应用 9.1 质量管理 9.2 抽样检查 9.3 正交试验设计法 9.4 可靠性的统计分析方法附表 表1 二项分布□的数值表 表2 普哇松分布□的数值表 表3 正态分布函数N(0，1)的数值表 表4 X2检验的临界值表 表5 F检验的临界值表 表6 t检验的临界值表 表7 Dn的极限分布函数数值表 表8 柯尔莫哥洛夫(копмогоров)检验的临界值(Dnα)表 表9 两子样秩和检验的临界值表参考书目

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书籍介绍

《概率论与数理统计教程》包括事件与概率、离散型随机变量、边续型随机变量、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、点估计、假设检验、方差分析和回归分析、Excel在统计分析中的应用等九章。