概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)教程（第四版 沈恒范）

第一章 隨機(jī)事件及其概率
1.1 隨機(jī)事件及其頻率·概率的統(tǒng)計(jì)定義
1.2 樣本空間
1.3 事件的關(guān)系及運(yùn)算
1.4 概率的古典定義
1.5 概率加法定理
1.6 條件概率·概率乘法定理
1.7 全概率公式
1.8 隨機(jī)事件的獨(dú)立性
1.9 獨(dú)立試驗(yàn)序列
1.1 0概率論的公理化體系
習(xí)題
第二章 隨機(jī)變量及其分布
2.1 隨機(jī)變量的概念
2.2 離散隨機(jī)變量
2.3 超幾何分布·二項(xiàng)分布·泊松分布
2.4 連續(xù)隨機(jī)變量
2.5 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
2.6 連續(xù)隨機(jī)變量的概率密度
2.7 均勻分布·指數(shù)分布
2.8 隨機(jī)變量函數(shù)的分布
2.9 二維隨機(jī)變量的聯(lián)合分布
2.1 0二維隨機(jī)變量的邊緣分布
2.1 1隨機(jī)變量的獨(dú)立性
2.1 2二維隨機(jī)變量函數(shù)的分布
習(xí)題二
第三章 隨機(jī)變量的數(shù)字特征
3.1 數(shù)學(xué)期望
3.2 隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望
3.3 關(guān)于數(shù)學(xué)期望的定理
3.4 方差與標(biāo)準(zhǔn)差
3.5 某些常用分布的數(shù)學(xué)期望與方差
3.6 原點(diǎn)矩與中心矩
3.7 協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)
3.8 切比雪夫不等式與大數(shù)定律
習(xí)題三
第四章 正態(tài)分布
4.1 正態(tài)分布的概率密度與分布函數(shù)
4.2 正態(tài)分布的數(shù)字特征
4.3 二維正態(tài)分布
4.4 正態(tài)隨機(jī)變量的線性函數(shù)的分布
4.5 中心極限定理
習(xí)題四
第五章 數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本知識
5.1 總體與樣本
5.2 樣本函數(shù)與統(tǒng)計(jì)量
5.3 數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的某些常用分布
5.4 正態(tài)總體統(tǒng)計(jì)量的分布
習(xí)題五
第六章 參數(shù)估計(jì)
6.1 參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)
6.2 衡量點(diǎn)估計(jì)量好壞的標(biāo)準(zhǔn)
6.3 正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)
6.4 兩個(gè)正態(tài)總體均值差及方差比的區(qū)間估計(jì)
6.5 非正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)
6.6 單側(cè)置信限
習(xí)題六
第七章 假設(shè)檢驗(yàn)
7.1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念
7.2 正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
7.3 兩個(gè)正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
7.4 非正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
7.5 總體分布的假設(shè)檢驗(yàn)
習(xí)題七
第八章 方差分析
8.1 單因素試驗(yàn)的方差分析
8.2 雙因素?zé)o重復(fù)試驗(yàn)的方差分析
8.3 雙因素等重復(fù)試驗(yàn)的方差分析
習(xí)題八
第九章 回歸分析
9.1 回歸分析的基本概念與最小二乘法
9.2 線性回歸方程
9.3 線性相關(guān)的顯著性檢驗(yàn)
9.4 利用線性回歸方程預(yù)測與控制
9.5 非線性回歸分析
9.6 多元線性回歸分析
習(xí)題九
習(xí)題答案
附錄