第1章 概率論基礎(chǔ)
1.1 概率的基本概念和性質(zhì)
1.1.1 頻率與概率
1.1.2 隨機變量及其分布
1.1.3 正態(tài)分布
1.1.4 n維隨機變量及其分布
1.2 隨機變量的數(shù)字特征
1.2.1 數(shù)學(xué)期望（又稱均值）
1.2.2 方差
1.2.3 變異系數(shù)
1.2.4 相關(guān)系數(shù)
1.2.5 矩
1.2.6 偏度系數(shù)
1.2.7 峰度系數(shù)
1.3 大數(shù)定律與中心極限定理 第1章 概率論基礎(chǔ)
  1.1 概率的基本概念和性質(zhì)
    1.1.1 頻率與概率
    1.1.2 隨機變量及其分布
    1.1.3 正態(tài)分布
    1.1.4 n維隨機變量及其分布
  1.2 隨機變量的數(shù)字特征
    1.2.1 數(shù)學(xué)期望（又稱均值）
    1.2.2 方差
    1.2.3 變異系數(shù)
    1.2.4 相關(guān)系數(shù)
    1.2.5 矩
    1.2.6 偏度系數(shù)
    1.2.7 峰度系數(shù)
  1.3 大數(shù)定律與中心極限定理
  1.3.1 大數(shù)定律
  1.3.2 中心極限定理
  習(xí)題1
第2章 描述性統(tǒng)計分析
  2.1 總體與樣本
    2.1.1 總體與個體
    2.1.2 樣本與樣本值
    2.1.3 統(tǒng)計量
  2.2 用樣本的數(shù)字特征描述總體
    2.2.1 常見的樣本數(shù)字特征
    2.2.2 描述形態(tài)的樣本特征值
    2.2.3 樣本的其他特征值描述
  2.3 用樣本的分布描述總體
    2.3.1 頻數(shù)或頻率分布表
    2.3.2 直方圖
    2.3.3 經(jīng)驗分布函數(shù)
    2.3.4 QQ圖
    2.3.5 莖葉圖
    2.3.6 箱線圖
  2.4 描述性統(tǒng)計分析的MATLAB編程實現(xiàn)
    2.4.1 數(shù)字特征的MATLAB程序代碼與分析實例
    2.4.2 用樣本的分布描述總體的MATLAB編程實現(xiàn)
    2.4.3 MATLAB代碼綜合分析實例
  2.5 用配書盤中應(yīng)用程序(.exe平臺)進行數(shù)據(jù)分析實例
  2.6 抽樣分布
    2.6.1 U分布(樣本均值分布)
    2.6.2 χ2分布（卡方分布）
    2.6.3 t分布——學(xué)生氏(student)分布
    2.6.4 F分布
  習(xí)題2
第3章 參數(shù)估計
  3.1 參數(shù)的點估計
    3.1.1 矩估計法
    3.1.2 極大似然估計法
    3.1.3 估計量的評選標準
  3.2 區(qū)間估計
    3.2.1 區(qū)間估計的基本思想
    3.2.2 單正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計
    3.2.3 雙正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計
    3.2.4 單側(cè)置信區(qū)間
  3.3 參數(shù)估計的MATLAB編程實現(xiàn)
    3.3.1 參數(shù)點估計的MATLAB程序代碼
    3.3.2 參數(shù)區(qū)間估計的MATLAB程序代碼
  3.4 用配書盤中應(yīng)用程序(.exe平臺)進行區(qū)間估計實例
  習(xí)題3
第4章 假設(shè)檢驗
  4.1 假設(shè)檢驗的基本概念
    4.1.1 統(tǒng)計假設(shè)與檢驗
    4.1.2 假設(shè)檢驗的基本方法
  4.2 一個正態(tài)總體的參數(shù)檢驗
    4.2.1 一個正態(tài)總體參數(shù)的雙邊檢驗
    4.2.2 一個正態(tài)總體參數(shù)的單尾檢驗
  4.3 兩個正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗
    4.3.1 兩個正態(tài)總體均值的檢驗
    4.3.2 兩個正態(tài)總體方差齊性（相等）的檢驗
  4.4 其他檢驗
    4.4.1 非正態(tài)總體大樣本的參數(shù)檢驗
    4.4.2 p值檢驗
  4.5 誤差分析與假設(shè)檢驗
    4.5.1 過失誤差的剔除
    4.5.2 隨機誤差的判斷
    4.5.3 系統(tǒng)誤差的檢驗
  4.6 非參數(shù)假設(shè)檢驗方法
    4.6.1 χ2擬合優(yōu)度檢驗
    4.6.2 獨立性檢驗
  4.7 假設(shè)檢驗的MATLAB編程實現(xiàn)
    4.7.1 一個總體參數(shù)檢驗的MATLAB程序代碼與分析實例
    4.7.2 兩個總體參數(shù)檢驗的MATLAB程序代碼與分析實例
    4.7.3 誤差分析的MATLAB程序代碼與分析實例
    4.7.4 非參數(shù)檢驗的MATLAB程序代碼與分析實例
  4.8 用配書盤中應(yīng)用程序(.exe平臺)進行假設(shè)檢驗實例
  習(xí)題4
第5章 方差分析
  5.1 概述
    5.1.1 基本概念
    5.1.2 方差分析的必要性
    5.1.3 方差分析的基本思想
  5.2 單因素試驗方差分析
    5.2.1 單因素方差分析的模型與條件
    5.2.2 單因素方差分析的方法與步驟
    5.2.3 重復(fù)數(shù)相等的單因素方差分析實例
    5.2.4 多重比較LSD法
    5.2.5 重復(fù)數(shù)不等的單因素方差分析實例
    5.2.6 多重比較S法
  5.3 雙因素試驗方差分析
    5.3.1 無交互作用的雙因素方差分析
    5.3.2 有交互作用的雙因素方差分析
  5.4 方差分析的MATLAB編程實現(xiàn)
    5.4.1 單因素方差分析的MATLAB程序代碼與分析實例
    5.4.2 雙因素?zé)o交互作用的MATLAB程序代碼與分析實例
    5.4.3 雙因素有交互作用的MATLAB程序代碼與分析實例
  5.5 用配書盤中應(yīng)用程序(.exe平臺)進行方差分析實例
  習(xí)題5
第6章 回歸分析
  6.1 概述
    6.1.1 問題的提出
    6.1.2 回歸分析的內(nèi)容
  6.2 一元線性回歸分析
    6.2.1 一元線性回歸的數(shù)學(xué)模型
    6.2.2 參數(shù)α、β的最小二乘估計
    6.2.3 回歸方程的顯著性檢驗
    6.2.4 利用回歸方程進行預(yù)測
  6.3 多元線性回歸分析
    6.3.1 多元線性回歸模型
    6.3.2 β的最小二乘估計
    6.3.3 誤差方差σ2的估計
    6.3.4 方差分析（又稱F檢驗）
    6.3.5 擬合優(yōu)度的測定——相關(guān)系數(shù)法
    6.3.6 偏回歸系數(shù)的檢驗
    6.3.7 關(guān)于預(yù)報值的統(tǒng)計推斷
    6.3.8 逐步回歸分析法
    6.3.9 因素主次的判斷
  6.4 線性回歸分析的MATLAB編程實現(xiàn)
    6.4.1 一元線性回歸分析的MATLAB程序代碼與分析實例
    6.4.2 多元線性回歸的MATLAB程序代碼與分析實例
  6.5 用配書盤中應(yīng)用程序(.exe平臺)進行線性回歸分析
  習(xí)題6
第7章 曲線擬合分析
  7.1 可化為一元線性回歸模型
  7.2 一元多項式回歸分析
  7.3 曲線擬合的MATLAB編程實現(xiàn)
    7.3.1 曲線擬合MATLAB程序代碼
    7.3.2 MATLAB曲線擬合分析實例
  7.4 用配書盤中應(yīng)用程序(.exe平臺)進行曲線擬合分析
  習(xí)題7
第8章 正交試驗設(shè)計
  8.1 正交表
    8.1.1 “完全對”與“均衡搭配”
    8.1.2 正交表的定義與格式
    8.1.3 正交表的分類及特點
    8.1.4 正交表的基本性質(zhì)
  8.2 正交試驗方案設(shè)計
    8.2.1 試驗方案設(shè)計步驟
    8.2.2 無交互作用的正交試驗方案設(shè)計
    8.2.3 交互作用的正交試驗處理原則
    8.2.4 考慮交互作用的正交試驗方案設(shè)計
  8.3 正交試驗結(jié)果分析
    8.3.1 極差分析
    8.3.2 方差分析
  8.4 正交試驗設(shè)計的MATLAB編程實現(xiàn)
    8.4.1 正交試驗結(jié)果分析的MATLAB編程實現(xiàn)
    8.4.2 無交互作用正交試驗設(shè)計的MATLAB分析
    8.4.3 二水平交互作用正交試驗設(shè)計的MATLAB分析
    8.4.4 三水平交互作用正交試驗設(shè)計的MATLAB分析
    8.4.5 利用混合正交表的試驗設(shè)計的MATLAB分析
  8.5 重復(fù)試驗與重復(fù)抽樣的方差分析
    8.5.1 重復(fù)試驗的方差分析
    8.5.2 重復(fù)抽樣的方差分析
  8.6 重復(fù)試驗與重復(fù)抽樣的MATLAB編程實現(xiàn)
    8.6.1 重復(fù)試驗的MATLAB程序代碼與分析實例
    8.6.2 重復(fù)抽樣的MATLAB程序代碼與分析實例
  8.7 用配書盤中應(yīng)用程序(.exe平臺)進行正交試驗分析實例
  習(xí)題8
第9章 判別分析
  9.1 概述
    9.1.1 判別分析的基本思想及意義
    9.1.2 多元正態(tài)分布參數(shù)的估計
  9.2 距離判別分析
    9.2.1 馬氏距離
    9.2.2 兩總體的距離判別
    9.2.3 判別準則的評價
    9.2.4 多總體的距離判別分析
  9.3 距離判別分析的MATLAB編程實現(xiàn)
    9.3.1 參數(shù)估計的MATLAB程序代碼與分析實例
    9.3.2 總體協(xié)方差矩陣相等時MATLAB程序代碼與分析實例
    9.3.3 總體協(xié)方差矩陣不等時MATLAB程序代碼與分析實例
  習(xí)題9
附錄1 習(xí)題答案
附錄2 常用數(shù)理統(tǒng)計表
參考文獻