概率统计讲义 第3版pdf电子书版本下载

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第一章 随机事件与概率 1

1 随机事件及其概率 1

2 古典概型 5

3 事件的运算及概率的加法公式 11

4 集合与事件、概率的公理化定义 17

5 条件概率、乘法公式、独立性 25

6 全概公式与逆概公式 32

7 独立试验序列概型 41

第二章 随机变量与概率分布 47

1 随机变量 47

2 离散型随机变量 50

3 连续型随机变量 57

4 分布函数与随机变量函数的分布 64

第三章 随机变量的数字特征 76

1 离散型随机变量的期望 76

2 连续型随机变量的期望 80

3 期望的简单性质及随机变量函数的期望公式 84

4 方差及其简单性质 90

5 其他 96

第四章 随机向量 101

1 随机向量的(联合)分布与边缘分布 102

2 两个随机变量的函数的分布 119

3 随机向量的数字特征 128

4 关于n维随机向量 138

5 条件分布与条件期望 144

6 大数定律和中心极限定理 153

第五章 统计估值 158

1 总体与样本 158

2 分布函数与分布密度的估计 162

3 最大似然估计法 172

4 期望与方差的点估计 179

5 期望的置信区间 188

6 方差的置信区间 196

7 寻求置信区间和置信限的一般方法 200

1 问题的提法 211

第六章 假设检验 211

2 一个正态总体的假设检验 215

3 假设检验的某些概念和数学描述 227

4 两个正态总体的假设检验 238

5 比率的假设检验 252

6 总体的分布函数的假设检验 264

第七章 回归分析方法 273

1 一元线性回归 274

2 多元线性回归 292

3 逻辑斯谛(Logistic)回归模型 305

第八章 正交试验法 311

1 正交表 311

2 几个实例 313

3 小结 335

第八章 附表 常用正交表 339

第九章 统计决策与贝叶斯统计大意 354

1 统计决策问题概述 354

2 什么是贝叶斯统计 358

3 先验分布的确定 364

4 应用实例——电视机寿命验证试验的贝叶斯方法 370

第十章 随机过程初步 382

1 随机过程的概念 382

2 独立增量过程 384

3 马尔可夫过程 387

4 平稳过程 394

5 时间序列的统计分析简介 400

附录一 排列与组合 405

附录二 关于几种常用的统计量 412

附表1 正态分布数值表 431

附表2 t分布临界值表 432

附表3 x2分布临界值表 433

附表4 F分布临界值表(α=0.05) 434

附表5 F分布临界值表(α=0.025) 436

附表6 F分布临界值表(α＝0.01) 438

习题答案 440

参考书目 451