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第一章绪论1

1-1 实例1

1-2 归纳法与演绎法3

1-3 选样的原因3

1-4 选样的方法5

第二章样本叙述统计7

2-1 导言7

2-2 次数表与图形7

2-3 中心值(位置量数)10

2-4 差异(离势量数)15

2-5 线型移转(加码法)17

第三章机率26

3-1 导言26

3-2 机率的基本性质28

3-3 事件与其机率29

3-4 条件机率39

3-5 独立事件44

3-6 机率的其他研究观点47

第四章随机变数及其分配51

4-1 间断随机变数51

4-2 平均数与变异数55

4-3 二项分配57

4-4 连续分配61

4-5 常态分配64

4-6 一元随机变数的函数69

4-7 各种符号71

第五章两元随机变数77

5-1 各种分配77

5-2 两元随机变数的函数84

5-3 互变数88

5-4 两元随机变数的线型混合92

第六章选样104

6-1 导言104

6-2 样本和数107

6-3 样本平均数108

6-4 中央极限定理114

6-5 由有限群体举行不置回选样118

6-6 由贝奴里群体举行选样120

6-7 选样理论摘要125

第七章推定(一)130

7-1 导言：平均数的信赖区间130

7-2 推定量应具备的各种性质135

7-3 最概推定法(MLE)142

第八章推定法(二)152

8-1 均数差152

8-2 小样本推定法：t分配154

8-3 推定群体比例：续论选举问题159

8-4 常态分配中变异数之推定方法：卡方分配164

第九章假设检定169

9-1 单一假设之检定169

9-2 复合假设177

9-3 双边检定与单边检定186

9-4 假设检定与信赖区间的关系188

9-5 结论193

第十章变异数分析196

10-1 导言196

10-2 一因子变异数分析196

10-3 二因子变异数分析210

第十一章回归绪论221

11-1 实例介绍222

11-2 拟定配合线应遵循的标准223

11-3 最小平方解法226

附录11-1 对a与b最小平方推定数的另外求法232

第十二章回归理论235

12-1 数学模型235

12-2 误差项的性质237

12-3 α与β的推定238

12-4 a与b的平均数与变异数238

12-5 高斯与马可夫定理240

12-6 a与b的分配242

12-7 β的信赖区间与假设检定243

12-8 Y0的预测区间246

12-9 外推法的危险249

12-10 最概推定法250

12-11 自变数的特性253

第十三章多元回归256

13-1 实例介绍256

13-2 数学模型256

13-3 最小平方推定法257

13-4 多元共线性260

13-5 推定回归的判断264

13-6 虚变数268

13-7 回归、变异数分析、与互变数分析276

第十四章相关285

14-1 简相关285

14-2 偏相关306

14-3 复相关308

第十五章决策理论312

15-1 先天与后天分配312

15-2 最佳决策315

15-3 统计推定其实就是一项决策321

15-4 推定：贝氏法与古典法的比较323

15-5 贝氏法的检讨330

15-6 假设检定亦即一项统计决策331

15-7 博？理论338

附录349

索引375