《应用概率统计 上》求取 ⇩

第一篇数理统计基础1

第一章数理统计学概论1

1.数理统计学的基本问题1

2.总体与样本3

3.统计量与抽样分布7

4.分布密度（分布函数）的近似求法21

习题一24

第二章参数的估计26

1.参数估计的意义及种类26

2.点估计量的求法27

3.估计量的评选标准32

4.区间估计43

习题二49

第三章假设检验52

1.假设检验的基本概念52

2.单个正态总体的均值检验57

3.单个正态总体的方差检验60

4.两个正态总体的均值检验61

5.两个正态总体的方差检验64

6.非正态总体大样本参数检验66

7.非参数检验66

习题三81

第四章回归分析86

1.一元线性回归86

2.一元曲线回归105

3.多元线性回归109

习题四125

第五章方差分析128

1.单因素试验方差分析128

2.双因素试验方差分析141

3.有交互作用的双因素试验方差分析149

4.应用方差分析中注意的几个问题157

习题五158

第六章正交设计161

1.正交设计的基本方法161

2.正交表的方差分析173

3.交互作用、表头设计180

习题六192

第二篇多元统计分析195

第七章多元正态分布及参数的估计和检验195

1.随机变量195

2.多元正态分布198

3.均值向量和协差阵的估计和检验204

习题七211

第八章判别分析213

1.距离判别213

2.Bayes判别225

3.Fisher判别233

习题八241

第九章多元相关243

1.主成分分析243

2.因子分析250

3.典型相关分析261

习题九268

第三篇时间序列分析270

第十章随机过程与随机序列270

1.随机过程与随机序列概念270

2.平稳随机序列275

3.多维随机序列285

习题十288

第十一章时间序列时域分析290

1.ARMA模型290

2.ARMA序列的相关分析298

3.AR（p）序列的参数估计306

4.ARMA（p，q）序列的参数估计316

5.模型的识别与阶的估计321

6.时间序列的预报329

7.多维AR（p）序列与混合回归模型338

本章附录线性齐次差分方程解法343

习题十一344

附录常用数理统计表348

表1标准正态分布表348

表2正态分布常用分位数表350

表3t分布分位数表350

表4x2分布分位数表351

表5F分布分位数表353

表6柯尔莫哥洛夫检验的临界值Dn，？表359

表7符号检验表359

表8秩和检验表360

表9游程总个数检验临界值xa表361

表10游程最大长度检验临界ya值表366

表11相关系数临界值ra表367

表12r与z换算表367

表13正交表368

习题答案373