本书分上、下两篇。上篇包括随机事件与概率、条件概率与独立性、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布;下篇包括数理统计的一些基本概念、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析。

上篇　概率论基础
**章　随机事件与概率
1.1 随机事件
1.2 概率的定义与基本性质
1.3 古典概率与几何概率
习题一
第二章　条件概率与独立性
2.1 条件概率
2.2 有关条件概率的三次定理
2.3 独立性
习题二
第三章　随机变量及其分布
3.1 随机变量
3.2 随机变量的分布函数
3.3 离散型随机变量
3.4 连续型随机变量
3.5 随机变量函数的分布
习题三
第四章　多维随机变量及其分布
4.1 多维随机变量及其联合分布
4.2 边缘分布
4.3 条件分布
4.4 随机变量的独立性
4.5 多个随机变量的函数的分布
习题四
第五章　随机变量的数字特征
5.1 随机变量的数学期望
5.2 随机变量的方差
5.3 协方差和相关系数
5.4 高阶矩
5.5 位置特征
习题五

第六章 大数定律和**极限定理
6.1 切比雪夫不等式
6.2 大数定律
6.3 **极限定理
习题六

下篇 数理统计
第七章 数理统计的一些基本概念
7.1 引言
7.2 基本概念
7.2.1 总体和样本
7.2.2 统计量和样本矩
7.3 抽样分布
7.3.1 正态总体样本的线性函数的分布
7.3.2 x2分布
7.3.3 t分布
7.3.4 F分布
7.3.5 正态总体样本均值和方差的分布
习题七
第八章 参数估计
8.1 点估计
8.1.1 点估计方法
8.1.2 估计的优良性
8.2 区间估计
8.2.1 正态总体均值与方差的区间估计
8.2.2 单侧置信限
8.2.3 (0—1)分布参数的置信区间
8.3 贝叶斯估计
8.3.1 引言
8.3.2 贝叶斯估计
习题八
第九章 假设检验
9.1 假设检验的基本概念
9.2 正态总体参数的检验
9.2.1 单个正态总体均值μ的检验
9.2.2 单个正态总体方差ρ2的检验
9.2.3 两个正态总体均值差μ－μ2的检验
9.2.4 两个正态总体方差比检验
9.2.5 区间估计和假设检验
9.3 总体分布的非参数假设检验
9.3.1 分布的x2检验
9.3.2 联列表的独立性检验
习题九
第十章 方差分析
10.1 单因素方差分析
10.1.1 基本概念
10.1.2 单因素方差分析
10.2 多重比较的方法
10.3 误差的方差齐性及正态性检验
10.3.1 方差齐性检验
10.3.2 非齐性方差数据的几种变换
10.3.3 正态性检验
10.4 双因素方差分析
10.4.1 双因素方差分析模型
10.4.2 无交互效应的双因素方差分析
10.4.3 有交互效应的双因素方差分析
习题十
第十一章回归分析
11.1 引言
11.2 一元线性回归
11.2.1 回归方程的建立
11.2.2 口的估计
11.2.3 回归方程的显著性检验
11.2.4 预测和校准
11.3 残差分析
11.4 非线性回归
11.4.1 能化为线性回归的曲线回归
11.4.2 一般非线性模型的曲线拟合
习题十

附录1 习题答案
附录2 排列与组合
附录3 附表
附表1 二项分布表
附表2 泊松分布表
附表3 标准正态分布表
附表4 t分布表
附表5 X2分布表
附表6 F分布表
附表7 *大F比检验表
附表8 cocllran检验表
附表9 双边Dunnett多重比较表
附表10 相关系数检验袁