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前言页1

第一章 概率论基础知识1

第一节 随机事件与概率1

第二节 随机变量与分布函数12

第三节 大数法则与中心极限定理31

第四节 岭回归与非参数回归38

第二章 参数估计55

第一节 基本概念与抽样分布55

第二节 点估计72

第三节 区间估计86

第三章 假设检验（一）——参数方法94

第一节 统计假设和U一检验法94

第二节 两类错误与检验函数104

第三节 正态总体参数检验110

第一节 直方图与经验分布126

第四章 假设检验（二）——非参数方法126

第二节 柯尔莫哥洛夫及斯米尔诺夫检验132

第三节 游程检验和秩检验140

第四节 多项分布的■——检验141

第五章 抽样方法161

第一节 简单随机抽样161

第二节 分层抽样与系统抽样167

第三节 比率估计量与回归估计量175

第六章 回归分析183

第一节 简单线性回归模型183

第二节 多元线性回归206

第三节 多项式回归与正交多项式回归224

第五节 截断数据的回归分析248

第一节 二水平正交设计257

第七章 试验设计与方差分析257

第二节 多水平及混合水平的正交设计274

第三节 回归设计288

第四节 方差分析303

第八章 多元分析323

第一节 多元正态分布参数的估计与检验323

第二节 主成份分析333

第三节 因子分析340

第四节 判别分析348

第五节 聚类分析355

第九章 可靠性与生存分析367

第一节 基本概念367

第二节 指数分布的参数估计374

第三节 系统可靠性384

第四节 寿命表与乘积极限估计393

第五节 考克斯模型399

第十章 统计质量控制408

第一节 质量指标与影响因素408

第二节 质量分布与控制419

第三节 全面质量管理437

第四节 三次设计445

第十一章 时间序列分析与预测456

第一节 基本概念和模型456

第二节 相关图465

第四节 ARMA模型483

附表497

参考文献515

第三节 指数平滑法741