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第一章 概率基础 1

1.1 随机事件及其运算 1

1.2 概率及其运算 4

1.3 条件概率和独立性 10

1.4 随机变量及其分布函数 16

1.5 多维随机变量 24

1.6 条件分布 34

1.7 随机变量函数及其分布 39

1.8 随机变量的数字特征与特征函数 45

第二章 数理统计的基本概念及抽样分布 72

2.1 引言 72

2.2 基本概念 74

2.3 顺序统计量和经验分布 82

2.4 x2,t和F分布 88

2.5 正态样本均值和方差的分布 99

第三章 参数估计 104

3.1 参数估计问题 104

3.2 矩的估计与矩法 105

3.3 极大似然估计 111

3.4 无偏估计 118

3.5 一致最小方差无偏估计 127

3.6 估计的大样本性质 136

3.7 区间估计 145

第四章 假设检验 159

4.1 基本概念 159

4.2 正态分布参数的检验 164

4.3 基于大样本理论的检验 171

4.4 Neyman-Pearson引理 175

4.5 极大似然比检验 187

4.6 极大似然比检验的大样本性质 192

4.7 无偏估计及最优无偏检验 195

4.8 区间估计和假设检验间的关系 205

第五章 回归分析 215

5.1 回归分析 216

5.2 简单线性模型 220

5.3 模型检查 239

5.4 模型选取 248

第六章 方差分析 255

6.1 单因子方差分析 257

6.2 均值的多重比较 266

6.3 双因子方差分析 277

第七章 非参数统计方法 289

7.1 顺序统计量 290

7.2 符号检验 301

7.3 Wilcoxon符号秩检验 308

7.4 Hodges-Lehmann估计 316

7.5 二样本问题 323

7.6 多样本问题 334

7.7 链检验 341

第八章 拟合优度检验 352

8.1 图示法 353

8.2 x2检验 358

8.3 EDF型检验 363

8.4 正态性检验 368

附表 379