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第一章 随机事件及其概率1

1.1 随机事件1

1.2 概率6

1.3 概率的加法法则11

1.4 条件概率与乘法法则13

1.5 独立试验概型21

习题一27

2.1 随机变量的概念32

第二章 随机变量及其分布32

2.2 随机变量的分布33

2.3 二元随机变量43

2.4 随机变量函数的分布53

习题二58

第三章 随机变量的数字特征64

3.1 数学期望64

3.2 数学期望的性质68

3.3 条件期望73

3.4 方差、协方差74

习题三80

4.1 二项分布83

第四章 几种重要的分布83

4.2 超几何分布89

4.3 普哇松分布93

4.4 指数分布95

4.5 Г-分布96

4.6 正态分布99

习题四110

5.2 切贝谢夫不等式114

第五章 大数定律与中心极限定理114

5.1 大数定律的概念114

5.3 切贝谢夫定理116

5.4 中心极限定理119

习题五124

第六章 马尔可夫链126

6.1 随机过程的概念126

6.2 马尔可夫链127

6.3 马尔可夫链的应用举例139

习题六143

第七章 样本分布146

7.1 总体与样本146

7.2 样本分布函数148

7.3 样本分布的数字特征154

7.4 几个常用统计量的分布157

习题七162

第八章 参数估计164

8.1 估计量的好坏标准164

8.2 获得估计量的方法--点估计168

8.3 区间估计173

习题八180

第九章 假设检验184

9.1 假设检验的概念184

9.2 两类错误185

9.3 一个正态总体的假设检验186

9.4 两个正态总体的假设检验193

9.5 总体分布的假设检验199

习题九204

10.1 单因素方差分析207

第十章 方差分析207

10.2 单因素方差分析表213

10.3 单因素方差分析举例214

10.4 双因素方差分析217

习题十228

第十一章 回归分析231

11.1 回归概念231

11.2 一元线性回归方程232

11.3 可线性化的回归方程241

11.4 多元线性回归方程244

习题十一251

附表一 普哇松概率分布表254

附表二 标准正态分布密度函数值表258

附表三 标准正态分布函数表260

附表四 t分布双侧临界值表262

附表五 x2分布的上侧临界值？表264

附表六 F分布上侧临界值表266

附表七 检验相关系数的临界值表274