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本書共7章，主要內容有：概率論復習與補充，數理統計的基本概念與抽樣分布，參數估計，假設檢驗，回歸分析，方差分析與試驗設計，數據挖掘及統計學習方法。書中有較多例題，各章配有習題，書末附有答案。
本書可作為高等工科院校非數學專業碩士研究生的數理統計課教材，也可作為本科生拓寬和加深概率論與數理統計課所學內容的參考書，還可作為科技人員自學用書。
本書可作為高等工科院校非數學專業碩士研究生的數理統計課教材，也可作為本科生拓寬和加深概率論與數理統計課所學內容的參考書，還可作為科技人員自學用書。
目次
1 概率論復習與補充
1.1 概率空間
1.2 隨機變量及其分布
1.3 隨機變量的函數及其分布
1.4 隨機變量的數字特征
1.5 大數定律與中心極限定理
1.6 特征函數
習題1
2 數理統計的基本概念與抽樣分布
2.1 數理統計的幾個基本概念
2.2 經驗分布函數與直方圖
2.3 常用統計分布
2.4 抽樣分布
2.5 順序統計量與樣本極差
習題2
3 參數估計
3.1 求點估計量的方法
3.2 估計量的評選標準
3.3 Bayes點估計法
3.4 區間估計
習題3
4 假設檢驗
4.1 假設檢驗的基本概念
4.2 一個正態總體均值與方差的檢驗
4.3 兩個正態總體均值與方差的檢驗
4.4 非正態總體值的假設檢驗
4.5 分布擬合檢驗
4.6 兩個總體相等性檢驗
習題4
5 回歸分析
5.1 一元線性回歸
5.2 多元線性回歸
5.3 非線性回歸
習題5
6 方差分析與試難設計
7 數據挖掘及統計學習方法
習題答案
附錄 常用數理統計表
參考文獻
1.1 概率空間
1.2 隨機變量及其分布
1.3 隨機變量的函數及其分布
1.4 隨機變量的數字特征
1.5 大數定律與中心極限定理
1.6 特征函數
習題1
2 數理統計的基本概念與抽樣分布
2.1 數理統計的幾個基本概念
2.2 經驗分布函數與直方圖
2.3 常用統計分布
2.4 抽樣分布
2.5 順序統計量與樣本極差
習題2
3 參數估計
3.1 求點估計量的方法
3.2 估計量的評選標準
3.3 Bayes點估計法
3.4 區間估計
習題3
4 假設檢驗
4.1 假設檢驗的基本概念
4.2 一個正態總體均值與方差的檢驗
4.3 兩個正態總體均值與方差的檢驗
4.4 非正態總體值的假設檢驗
4.5 分布擬合檢驗
4.6 兩個總體相等性檢驗
習題4
5 回歸分析
5.1 一元線性回歸
5.2 多元線性回歸
5.3 非線性回歸
習題5
6 方差分析與試難設計
7 數據挖掘及統計學習方法
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