第1章 概率导论
1.1 概率的发展历史
1.2 对概率的几种解释
1.3 试验和事件
1.4 概率的定义
1.5 有限样本空间
1.6 多项式系数
1.7 事件和的概率
第2章 条件概率
2.1 条件概率的定义
2.2 独立事件
2.3 贝叶斯定理
2.4 马尔可夫链
第3章 随机变量及其分布
3.1 随机变量与离散型分布
3.2 连续型分布
3.3 分布函数
3.4 二元分布
3.5 边际分布
3.6 条件分布
3.7 多元分布
3.8 随机变量的函数
3.9 两个或两个以上随机变量的函数
第4章 数学期望
4.1 单个随机变量的数学期望
4.2 数学期望的性质
4.3 方差
4.4 矩
4.5 均值和中位数
4.6 协方差和相关系数
4.7 样本均植
第5章 特殊分布
5.1 引言
5.2 伯努利分布与二项分布
5.3 超几何分布
5.4 泊松分布
5.5 负二项分布
5.6 中心极限定理
5.7 对连续性的修正
5.8 伽玛分布
5.10 二元正态分布
第6章 估计
6.1 统计推断
6.2 先验分布与后验分布
6.3 贝叶斯估计
6.4 极大似然估计
6.5 极大似然估计的性质
第7章 估计量的抽样分布
7.1 统计量的抽样分布
7.2 卡方分布
7.3 样本均植与样本该着的联合分布
7.4 t分布
7.5 置信区间
7.6 无偏估计
第8章 假设检验
8.1 假设检验问题
8.2 双侧的备择假设
8.3 t检验
8.4 两个正态分布均值的比较
8.5 F分布
第9章 分类数据与非参数方法
第10章 线性统计模型
第11章 随机模拟
附表
奇数号习题的解答
· · · · · · (收起)