概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)

第一章 概率論基礎(chǔ)知識(shí)
1.1 樣本空間與隨機(jī)事件
1.1.1 隨機(jī)試驗(yàn)
1.1.2 樣本空間與隨機(jī)事件
1.1.3 事件的關(guān)系及運(yùn)算
1.2 事件發(fā)生的概率
1.2.1 頻率及性質(zhì)
1.2.2 概率的公理化定義及性質(zhì)
1.3 等可能概型
1.3.1 古典概型
1.3.2 幾何概型
1.4 條件概率及派生的三個(gè)公式
1.4.1 條件概率
1.4.2 乘法公式
1.4.3 全概率公式與貝葉斯公式
1.5 事件的獨(dú)立性及伯努利概型
1.5.1 事件的獨(dú)立性
1.5.2 伯努利概型
1.6 復(fù)習(xí)分析題
習(xí)題一
第二章 隨機(jī)變量及其分布
2.1 隨機(jī)變量及其分布函數(shù)
2.1.1 隨機(jī)變量
2.1.2 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
2.2 離散型隨機(jī)變量及其分布
2.2.1 離散型隨機(jī)變量的概率分布
2.2.2 常見(jiàn)離散型分布
2.3 連續(xù)型隨機(jī)變量及其分布
2.3.1 連續(xù)型隨機(jī)變量及其概率密度函數(shù)
2.3.2 幾種常見(jiàn)連續(xù)型分布
2.4 隨機(jī)變量函數(shù)的分布
2.5 復(fù)習(xí)分析題
習(xí)題二
第三章 多維隨機(jī)變量及其分布
3.1 二維隨機(jī)變量及其分布函數(shù)
3.1.1 二維隨機(jī)變量及其分布函數(shù)
3.1.2 二維離散型隨機(jī)變量及其概率分布
3.1.3 二維連續(xù)型隨機(jī)變量及其密度函數(shù)
3.2 邊緣分布及隨機(jī)變量的獨(dú)立性
3.2.1 邊緣分布函數(shù)與隨機(jī)變量的獨(dú)立性
3.2.2 二維離散型隨機(jī)變量的邊緣分布及獨(dú)立性
3.2.3 二維連續(xù)型隨機(jī)變量的邊緣密度及獨(dú)立性
3.3 條件分布與條件密度
3.3.1 離散型隨機(jī)變量的條件分布
3.3.2 連續(xù)型隨機(jī)變量的條件密度函數(shù)
3.4 二維隨機(jī)變量函數(shù)的分布
3.5 多維隨機(jī)變量
3.5.1 n維離散型隨機(jī)變量
3.5.2 n維連續(xù)型隨機(jī)變量
3.6 復(fù)習(xí)分析題
習(xí)題三
第四章 隨機(jī)變量的數(shù)字特征
4.1 數(shù)學(xué)期望
4.1.1 數(shù)學(xué)期望的定義及計(jì)算
4.1.2 隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望
4.1.3 數(shù)學(xué)期望的性質(zhì)
4.2 方差
4.2.1 方差的定義及計(jì)算
4.2.2 方差的性質(zhì)
4.2.3 變異系數(shù)、矩及中心矩
4.3 協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)
4.3.1 協(xié)方差
4.3.2 相關(guān)系數(shù)
4.4 復(fù)習(xí)分析題
習(xí)題四
第五章 正態(tài)分布與自然指數(shù)分布族
5.1 正態(tài)分布及其密度函數(shù)和分布函數(shù)
5.2 正態(tài)分布的數(shù)字特征與線性性質(zhì)
5.3 二維正態(tài)分布
5.4 自然指數(shù)分布族
5.5 復(fù)習(xí)分析題
習(xí)題五
第六章 極限定理
6.1 大數(shù)律
6.1.1 切比雪夫不等式
6.1.2 大數(shù)律
6.2 中心極限定理
6.3 復(fù)習(xí)分析題
習(xí)題六
第七章 數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí)
7.1 總體與樣本
7.2 x2分布、t分布與F分布
7.2.1 x2分布
7.2.2 t分布
7.2.3 F分布
7.2.4 分布的分位點(diǎn)
7.3 統(tǒng)計(jì)量和抽樣分布定理
7.3.1 統(tǒng)計(jì)量
7.3.2 抽樣分布定理
7.4 復(fù)習(xí)分析題
習(xí)題七
第八章 參數(shù)估計(jì)
8.1 點(diǎn)估計(jì)
8.1.1 矩估計(jì)法
8.1.2 極大似然估計(jì)法
8.2 估計(jì)量的評(píng)選標(biāo)準(zhǔn)
8.2.1 無(wú)偏性標(biāo)準(zhǔn)
8.2.2 有效性標(biāo)準(zhǔn)
8.2.3 一致性標(biāo)準(zhǔn)
8.2.4 均方誤差標(biāo)準(zhǔn)
8.3 區(qū)間估計(jì)
8.3.1 置信區(qū)間
8.3.2 一個(gè)正態(tài)總體下參數(shù)的置信區(qū)間
8.3.3 兩個(gè)正態(tài)總體下參數(shù)的置信區(qū)間
8.3.4 自然指數(shù)分布族均值參數(shù)的置信區(qū)間
8.3.5 單側(cè)置信限
8.4 復(fù)習(xí)分析題
習(xí)題八
第九章 假設(shè)檢驗(yàn)
9.1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念
9.1.1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想
9.1.2 雙側(cè)檢驗(yàn)與單側(cè)檢驗(yàn)
9.1.3 兩類錯(cuò)誤
9.1.4 假設(shè)檢驗(yàn)的一般步驟
9.2 正態(tài)總體下參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
9.2.1 一個(gè)正態(tài)總體下參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
9.2.2 兩個(gè)正態(tài)總體下參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
9.3 自然指數(shù)分布族均值參數(shù)的檢驗(yàn)
9.4 總體分布的x。擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
9.5 復(fù)習(xí)分析題
習(xí)題九
第十章 線性回歸分析和方差分析
10.1 線性回歸分析
10.1.1 線性回歸模型
10.1.2 α，β和σ2的極大似然估計(jì)及性質(zhì)
10.1.3 線性回歸方程的顯著性檢驗(yàn)
10.1.4 預(yù)測(cè)
10.1.5 曲線回歸的線性化
10.2 單因素試驗(yàn)的方差分析
10.2.1 單因素試驗(yàn)的方差分析模型
10.2.2 方差分析的原理和方法
10.3 雙因素?zé)o重復(fù)試驗(yàn)的方差分析
10.3.1 雙因素?zé)o重復(fù)試驗(yàn)的方差分析模型
10.3.2 方差分析方法
10.4 復(fù)習(xí)分析題
習(xí)題十
第十一章 SPSSforWindows13.0簡(jiǎn)介
11.1 SPSS的操作界面和數(shù)據(jù)錄入
11.1.1 SPSS菜單
11.1.2 輸入數(shù)據(jù)
11.1.3 外部數(shù)據(jù)的導(dǎo)入
11.2 SPSS基本統(tǒng)計(jì)分析操作及案例分析
11.2.1 正態(tài)總體下參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
11.2.2 x2擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
11.2.3 一元線性回歸分析
11.2.4 方差分析
部分習(xí)題答案
附表1 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表
附表2 泊松分布表
附表3 t分布表
附表4 x2分布表
附表5 F分布表
參考文獻(xiàn)