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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