第六章 數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念
§6.1 基本概念
一、總體、個(gè)體、簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本
二、統(tǒng)計(jì)量
三、小樣問(wèn)題與大樣問(wèn)題
§6.2 樣本的數(shù)字特征及其分布
*一、經(jīng)驗(yàn)分布與格列汶科定理
二、樣本的數(shù)字特征
三、樣本數(shù)字特征的分布
§6.3 抽樣分布定理
習(xí)題


第七章 參數(shù)估計(jì)
§7.1 矩法與極大似然法
一、矩法
二、極大似然法
§7.2 無(wú)偏性與優(yōu)效性
一、無(wú)偏性
二、優(yōu)效性
三、相合性
*§7.3 充分性與完備性
一、充分性
二、完備性
§7.4 區(qū)間估計(jì)
習(xí)題


第八章 假設(shè)檢驗(yàn)
§8.1 基本概念
§8.2 參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)
一、正態(tài)總體數(shù)學(xué)期望a的檢驗(yàn)問(wèn)題
二、正態(tài)總體方差σ2的檢驗(yàn)問(wèn)題
*三、非正態(tài)總體的參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)
*四、討論兩個(gè)問(wèn)題
§8.3 非參數(shù)的檢驗(yàn)
一、分布函數(shù)的擬合檢驗(yàn)
二、獨(dú)立性的檢驗(yàn)
*§8.4 最佳檢驗(yàn)
一、兩類(lèi)錯(cuò)判
二、功效函數(shù)
三、最佳檢驗(yàn)
*§8.5 樣本容量n的確定
一、參數(shù)估計(jì)與檢驗(yàn)中n的確定
二、最佳檢驗(yàn)中n的確定
三、驗(yàn)收抽樣方案中n的確定
習(xí)題


第九章 回歸分析與方差分析
§9.1 線性回歸分析
§9.2 最小二乘法估計(jì)
一、參數(shù)的最小二乘法估計(jì)
二、最小二乘法估計(jì)量的性質(zhì)
§9.3 例題
一、討論三個(gè)例題
二、將曲線方程線性化
*§9.4 假設(shè)檢驗(yàn)
一、線性模型的假設(shè)檢驗(yàn)
二、回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
*§9.5 單因子方差分析
習(xí)題


第十章 統(tǒng)計(jì)決策及貝葉斯統(tǒng)計(jì)
§10.1 極大極小估計(jì)
一、決策論的基本概念
二、極大極小估計(jì)
§10.2 貝葉斯統(tǒng)計(jì)
一、貝葉斯估計(jì)
二、區(qū)間估計(jì)
三、假設(shè)檢驗(yàn)
*四、共軛先驗(yàn)分布
§10.3 應(yīng)用事例
習(xí)題


第十一章 隨機(jī)過(guò)程引論
§11.1 隨機(jī)過(guò)程的概念
一、隨機(jī)過(guò)程的直觀背景和定義
二、隨機(jī)過(guò)程的有窮維分布函數(shù)族
§11.2 幾類(lèi)重要的隨機(jī)過(guò)程簡(jiǎn)介
一、獨(dú)立增量過(guò)程（可加過(guò)程）
二、正態(tài)隨機(jī)過(guò)程（高斯過(guò)程）
三、維納過(guò)程
四、泊松過(guò)程
五、隨機(jī)點(diǎn)過(guò)程與計(jì)數(shù)過(guò)程
§11.3 馬氏鏈
一、定義及例
二、齊次馬氏鏈
三、遍歷性、最終分布與平穩(wěn)分布
四、分支過(guò)程
五、銷(xiāo)售市場(chǎng)決策中應(yīng)用的例子
§11.4 連續(xù)時(shí)間馬爾可夫鏈
一、定義
二、生滅過(guò)程
§11.5 均方微積分與隨機(jī)微分方程
一、隨機(jī)序列的均方收斂
二、隨機(jī)過(guò)程的均方連續(xù)
三、隨機(jī)過(guò)程的均方積分
四、隨機(jī)過(guò)程的均方導(dǎo)數(shù)
五、隨機(jī)微分方程
§11.6 平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程
一、定義及例
二、相關(guān)函數(shù)
三、弱平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程的功率譜密度
四、遍歷性定理
§11.7 時(shí)間序列與離散鞅
一、時(shí)間序列分析
二、中國(guó)消費(fèi)與積累的非線性模型
三、離散鞅


第十二章 概率統(tǒng)計(jì)在計(jì)算方法中的一些應(yīng)用
§12.1 蒙特卡羅方法與均勻分布隨機(jī)數(shù)
§12.2 連續(xù)型隨機(jī)變量的一般模擬方法
一、反函數(shù)法
二、舍選法
§12.3 連續(xù)型隨機(jī)變量的特殊模擬方法
一、正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)
二、瑞利分布隨機(jī)數(shù)
三、指數(shù)分布隨機(jī)數(shù)
四、r分布和x2分布隨機(jī)數(shù)
§12.4 離散型隨機(jī)變量的模擬
一、一般方法
二、基于伯努利試驗(yàn)概型的方法
三、其他方法
§12.5 隨機(jī)向量和隨機(jī)過(guò)程的模擬
一、隨機(jī)向量的模擬
二、齊次泊松過(guò)程的模擬
三、馬爾可夫鏈的模擬
§12.6 定積分的概率計(jì)算方法
一、常用的兩種算法
二、重積分的計(jì)算
§12.7 某些方程的概率解法
一、線性方程組的求解
二、一些偏微分方程的求解
下冊(cè)習(xí)題答案
附表
表1 x2-分布的上側(cè)臨界值表
表2 t-分布的雙側(cè)臨界值表
表3 F檢驗(yàn)的臨界值（Fα）表
表4 檢驗(yàn)相關(guān)系數(shù)p=0的臨界值（rα）表
表5 隨機(jī)數(shù)表
譯名對(duì)照表
參考文獻(xiàn)