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目录1

引言1

第一章　随机变量与概率4

第一节　随机变量与事件4

第二节　概率与频率6

第三节　古典概型8

第四节　条件概率9

第五节　事件的独立性10

第六节　n重贝努里试验12

第二章　随机变量的分布与数字特征14

第一节　离散随机变量的分布14

第二节　二项分布与普阿松分布16

第三节　连续随机变量的分布20

第四节　正态分布与指数分布24

第五节　随机变量的数字特征26

第六节　大数定律与中心极限定理31

第一节　离散随机向量及联合概率分布33

第三章　随机向量33

第二节　连续随机向量及联合密度函数36

第三节　边际分布38

第四节　条件分布41

第五节　随机变量的独立性42

第六节　随机向量的数字特征44

第四章　样本及抽样分布48

第一节　样本48

第二节　样本直方图49

第三节　统计量50

第四节　抽样分布51

第五章　参数估计56

第一节　总体数字特征的估计56

第二节　最大似然法与分布参数估计58

第三节　区间估计61

第四节　总体率的估计64

第五节　普阿松分布参数的估计66

第六节　正常值范围的估计67

第六章　假设检验69

第二节　总体率的假设检验74

第三节　总体分布的拟合检验76

第四节　似然比检验法78

第七章　连续变量数据初步分析（一）——单个变量80

第一节　总体数字特征的估计80

第二节　总体分布的正态性检验82

第三节　总体均数及方差的检验及置信区间86

第八章　连续变量数据初步分析（二）——多总体同变量89

第一节　两总体同变量数据初步分析89

第二节　单因素方差分析94

第九章　连续变量数据初步分析（三）——同总体多变量101

第一节　总体协方差及相关系数的估计101

第二节　相关系数的显著性检验103

第十章　二维分类数据分析——二维列联表分析105

第一节　分类变量105

第二节　二维列联表105

第三节　分类变量的独立性检验108

第四节　残差分析110

第十一章　线性回归分析112

第一节　线性回归方程113

第二节　线性回归模型及有关参数估计115

第三节　简单线性回归分析117

第四节　多元线性回归分析127

第五节　逐步回归分析133

第十二章　方差分析136

第一节　单因素方差分析的模型136

第二节　双因素方差分析（一）——固定型交叉分组142

第三节　双因素方差分析（二）——混合型交叉分组149

第四节　双因素方差分析（三）——混合型嵌套分组153

第五节　多因素方差分析156

第六节　双因素方差分析（四）——不等例固定型交叉分组161

第十三章　判别分析167

第一节　线性判别函数167

第二节　逐步判别法172

第三节　贝叶斯公式及其在判别上的应用175

第十四章　Logistic分布及其应用178

第一节　Logistic分布178

第二节 S型曲线拟合179

第三节　Logistic判别函数180

第十五章　随机点过程分析初步182

第一节　随机点过程182

第二节　间隔密度函数的估计183

第三节　序列相关系数及其估计185

第四节 自相关函数及其估计187

附录一　集合及其运算190

附录二　排列与组合193

附录三　矩阵及其运算196

附录四　ATP及SDH酶活性数据216

附录五　正常成年人肺功能数据（五项指标）218

附录六　五项生化指标数据220

附录七　正常成年人肺功能数据（六项指标）223

习题一至四226

主要参考资料229

主要名词中英文对照索引230

第一节　参数的假设检验691