目錄
前言
第1章 樣本與抽樣分布 1
1.1基本概念 1
1.1.1 總體與樣本 1
1.1.2統(tǒng)計量與樣本矩 2
1.1.3計算器的使用 4
1.2基本分布 6
1.2.1 標準正態(tài)分布 6
1.2.2 x2分布 6
1.2.3 t分布 11
1.2.4 F分布 13
1.3 正態(tài)總體的抽樣分布 14
1.3.1 一個正態(tài)總體的情況 15
1.3.2 兩個正態(tài)總體的情況 16
習題1 18
第2章 參數(shù)估計 21
2.1 參數(shù)的點估計 21
2.1.1 矩估計法 21
2.1.2 極大似然估計法 23
2.2 估計量的評價標準 28
2.2.1 相合性 28
2.2.2 無偏性 28
2.2.3 有效性 29
2.3 參數(shù)的區(qū)間估計 36
2.3.1 一個正態(tài)總體均值的區(qū)問估汁（方差已知時） 37
2.3.2 一個正態(tài)總體均值的區(qū)間估計（方差未知時） 38
2.3.3 大樣本非正態(tài)總體均值的區(qū)間估計 40
2.3.4 一個正態(tài)總體方差的區(qū)問估計 40
2.3.5 兩個正態(tài)總體均值差的區(qū)間估計 42
2.3.6 兩個正態(tài)總體方差比的區(qū)問估計 43
2.4 總體分布的估計 45
2.4.1 經(jīng)驗分布函數(shù) 45
2.4.2 經(jīng)驗分布律 45
2.4.3 經(jīng)驗分布密度 46
習題2 48
第3章 假設檢驗 52
3.1 假設檢驗的基本概念 52
3.1.1 假設檢驗的基本思想和推理方法 52
3.1.2 假設檢驗的一般步驟 54
3.1.3 兩類錯誤 55
3.2 參數(shù)的假設檢驗 56
3.2.1 一個正態(tài)總體均值的假設檢驗（方差已知時） 56
3.2.2 一個正態(tài)總體均值的假設檢驗（方差未知時） 57
3.2.3 大樣本非正態(tài)總體均值的假設檢驗 59
3.2.4 一個正態(tài)總體方差的假設檢驗 59
3.2.5 兩個正態(tài)總體均值的假設檢驗 61
3.2.6 兩個正態(tài)總體方差的假設檢驗 63
3.3總體分布的假設檢驗 65
習題3 68
第4章 方差分析 72
4.1 一元方差分析 72
4.1.1 問題的提 72
4.1.2 離差分解與抽樣分布 73
4.1.3 檢驗方法 76
4.1.4 元方差分析模型的重新認識 78
4.1.5 兩種水平均值差的置信區(qū)間 80
4.2 二元方差分析 81
4.2.1 等重復試驗的二元方差分析 81
4.2.2 非重復試驗的二元方差分析 88
習題4 92
第5章 回歸分析 95
5.1 回歸分析的基本概念 95
5.1.1 相關(guān)關(guān)系 95
5.1.2 回歸方程 96
5.1.3 最小二乘法 96
5.2 元線性回歸模型 97
5.2.1 參數(shù)a，b的無偏估計及其分布 98
5.2.2 參數(shù)σ2的無偏估計及其分布 IOO
5.2.3 元線性回歸參數(shù)的計算 102
5.3 元線性回歸中的假設檢驗與預測 105
5.3.1 線性相關(guān)關(guān)系的顯著性檢驗 105
5.3.2 利用線性同歸模型進行預測 105
5.4 可線性化的一元非線性回歸分析 109
習題5 112
第6章 數(shù)理統(tǒng)計的MATLAB命令實現(xiàn) 115
6.1 數(shù)理統(tǒng)計的基本命令 115
6.1.1 排列組合的計算 115
6.1.2 常用統(tǒng)計量 116
6.1.3 常用的隨機生成數(shù) 118
6.1.4 協(xié)方差和相關(guān)系數(shù) 119
6.1.5 經(jīng)驗分布函數(shù)與概率圖紙 120
6.2 常用的隨機分布 121
6.2.1 離散型隨機變量的隨機生成 121
6.2.2 連續(xù)型隨機變量的隨機生成 122
6.2.3 連續(xù)型隨機變量密度函數(shù)的計算 124
6.2.4 連續(xù)型隨機變量分布函數(shù)值的計算 126
6.2.5 連續(xù)型隨機變量分位數(shù)的計算 128
6.3 正態(tài)總體的參數(shù)估計 129
6.4 假設檢驗 130
6.4.1 方差已知時單個正態(tài)總體均值的檢驗法——U榆驗法 130
6.4.2 方差未知時單個正態(tài)總體均值的檢驗法——t檢驗法 131
6.4.3 兩個正態(tài)總體均值差的檢驗法——t檢驗法 132
6.5 方差分析 132
6.5.1 一元方差分析 132
6.5.2 二元方差分析 134
6.6 回歸分析 135
6.6.1 一元/多元線性回歸 135
6.6.2 非線性同歸 137
部分習題參考答案 138
參考文獻 142
附錄 概率論內(nèi)容梗概 143
A.1 隨機事件及其概率 143
A.1.1 基本概念 143
A.1.2 事件問的關(guān)系與運算規(guī)律 143
A.1.3 事件的頻率及其性質(zhì) 144
A.1.4 事件的概率及其性質(zhì) 144
A.1.5 隨機事件的概率計算 145
A.1.6 關(guān)于事件獨立性的定義與性質(zhì) 146
A.2 隨機變量及其分布 146
A.2.1 基本概念 146
A.2.2 分布函數(shù)、分布律及分布密度的定義、性質(zhì)與計算 147
A.2.3 構(gòu)成分布函數(shù)、分布律及分布密度的充要條件 147
A.2.4 概率論與數(shù)理統(tǒng)計巾的常用分布 147
A.2.5 利用已知分布計算概率 148
A.2.6 正態(tài)分布的重要性質(zhì) 148
A.3 隨機向量及其分布 148
A.3.1 基本概念 149
A.3.2 有關(guān)分布函數(shù)的定義、性質(zhì)與計算 149
A.3.3 有關(guān)分布律的定義、性質(zhì)與計算 150
A.3.4 有關(guān)分布密度的定義、性質(zhì)與計算 150
A.3.5 構(gòu)成分布函數(shù)、分布律及分布密度的充要條件 151
A.3.6 關(guān)于隨機變量獨立的定義與性質(zhì) 151
A.3.7 二維正態(tài)分布的重要性質(zhì) 152
A.4 隨機變量的函數(shù)及其分布 152
A.4.1 隨機變量函數(shù)的分布函數(shù) 152
A.4.2 離散型隨機變量函數(shù)的分布律 153
A.4.3 連續(xù)型隨機變量函數(shù)的分布密度 153
A.4.4 兩種典型隨機變量函數(shù)的分布 154
A.4.5 正態(tài)分布的重要性質(zhì) 154
A.5 隨機變量的數(shù)字特征 155
A.5.1 數(shù)學期望的定義、性質(zhì)與計算 155
A.5.2 方差與協(xié)方差的定義、性質(zhì)與計算 155
A.5.3 原點矩與巾心矩 156
A.5.4 常用分布的數(shù)學期望與方差 156
A.6 大數(shù)定律與中心極限定理 156
A.6.1 人數(shù)定律與巾心極限定理 157
A.6.2 實際推斷原理 157
A.6.3 概率計算 158
附表 159
附表1 常用分布及其數(shù)學期望與方差表 159
附表2 泊松分布表 160
附表3 標準正態(tài)分布表 162
附表4 t分布的上側(cè)分位數(shù)tα(n)表 163
附表5 x2分布的上側(cè)分位數(shù)X2（n）表 164
附表6 F分布的上側(cè)分位數(shù)Fα(n1，n2)表 166
附表7 正態(tài)總體均值和方差的區(qū)間估計表 170
附表8 正態(tài)總體均值和方差的假設檢驗表 172