概率統(tǒng)計(jì)（第3版）

第1章　概率導(dǎo)引　1
1.1　概率的發(fā)展歷史　1
1.2　對(duì)概率的幾種解釋　2
1.3　試驗(yàn)和事件　4
1.4　概率的定義　5
1.5　有限樣本空間　10
1.6　多項(xiàng)式系數(shù)　13
1.7　事件和的概率　17
第2章　條件概率　23
2.1　條件概率的定義　23
2.2　獨(dú)立事件　28
2.3　貝葉斯定理　36
2.4　馬爾可夫鏈　48
第3章　隨機(jī)變量及其分布　58
3.1　隨機(jī)變量與離散型分布　58
3.2　連續(xù)型分布　63
3.3　分布函數(shù)　69
3.4　二元分布　76
3.5　邊際分布　85
3.6　條件分布　94
3.7　多元分布　104
3.8　隨機(jī)變量的函數(shù)　115
3.9　兩個(gè)或兩個(gè)以上隨機(jī)變量的函數(shù)　122
第4章　數(shù)學(xué)期望　134
4.1　單個(gè)隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望　134
4.2　數(shù)學(xué)期望的性質(zhì)　141
4.3　方差　147
4.4　矩　152
4.5　均值和中位數(shù)　158
4.6　協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)　162
4.7　樣本均值　168
第5章　特殊分布　175
5.1　引言　175
5.2　伯努利分布與二項(xiàng)分布　175
5.3　超幾何分布　179
5.4　泊松分布　183
5.5　負(fù)二項(xiàng)分布　190
5.6　正態(tài)分布　194
5.7　中心極限定理　206
5.8　對(duì)連續(xù)性的修正　215
5.9　伽瑪分布　217
5.10　二元正態(tài)分布　225
第6章　估計(jì)　232
6.1　統(tǒng)計(jì)推斷　232
6.2　先驗(yàn)分布與后驗(yàn)分布　235
6.3　貝葉斯估計(jì)　241
6.4　極大似然估計(jì)　249
6.5　極大似然估計(jì)的性質(zhì)　258
第7章　估計(jì)量的抽樣分布　264
7.1　統(tǒng)計(jì)量的抽樣分布　264
7.2　卡方分布　266
7.3　樣本均值與樣本方差的聯(lián)合分布　269
7.4　t分布　276
7.5　置信區(qū)間　281
7.6　無(wú)偏估計(jì)　287
第8章　假設(shè)檢驗(yàn)　295
8.1　假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題　295
8.2　雙側(cè)的備擇假設(shè)　308
8.3　t檢驗(yàn)　314
8.4　兩個(gè)正態(tài)分布均值的比較　325
8.5　F分布　333
第9章　分類數(shù)據(jù)與非參數(shù)方法　341
9.1　擬合優(yōu)度檢驗(yàn)　341
9.2　復(fù)合假設(shè)的擬合優(yōu)度　347
9.3　列聯(lián)表　354
9.4　符號(hào)檢驗(yàn)與秩檢驗(yàn)　359
第10章　線性統(tǒng)計(jì)模型　367
10.1　最小二乘法　367
10.2　回歸分析　376
10.3　方差分析　384
第11章　隨機(jī)模擬　393
11.1　為什么隨機(jī)模擬是有用的？　393
11.2　特定分布的模擬　406
11.3　基于馬爾可夫鏈的蒙特卡羅方法　420
11.4　自助法　437
附表　450
奇數(shù)號(hào)習(xí)題的解答(圖靈網(wǎng)站下載)
參考文獻(xiàn)(圖靈網(wǎng)站下載)
人名索引(圖靈網(wǎng)站下載)
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