概率統計講義(第三版)（簡體書）

《概率統計講義》是在第二版的基礎上修訂和擴充而成的，系統介紹了概率統計的基礎理論和實用方法。內容簡明扼要，文字通俗易懂。既注意對基本概念和定理論述準確，又注意介紹各方面的應用例子。只要求讀者具有普通微積分知識和一些線性代數知識。

第一章　隨機事件與概率
§1　隨機事件及其概率
§2　古典概型
§3　事件的運算及概率的加法公式
§4　集合與事件、概率的公理化定義
§5　條件概率、乘法公式、獨立性
§6　全概公式與逆概公式
§7　獨立試驗序列概型

第二章　隨機變量與概率分布
§l　隨機變量
§2　離散型隨機變量
§3　連續型隨機變量
§4　分布函數與隨機變量函數的分布

第三章　隨機變量的數字特徵
§l　離散型隨機變量的期望
§2　連續型隨機變量的期望
§3　期望的簡單性質及隨機變量函數的期望公式
§4　方差及其簡單性質
§5　其他

第四章　隨機向量
§1　隨機向量的（聯合）分布與邊緣分布
§2　兩個隨機變量的函數的分布
§3　隨機向量的數字特徵
§4　關於打維隨機向量
§5　條件分布與條件期望
§6　大數定律和中心極限定理

第五章　統計估值
§1　總體與樣本
§2　分布函數與分布密度的估計
§3　最大似然估計法
§4　期望與方差的點估計
§5　期望的置信區間
§6　方差的置信區間
§7　尋求置信區間和置信限的一般方法

第六章　假設檢驗
§l　問題的提法
§2　一個正態總體的假設檢驗
§3　假設檢驗的某些概念和數學描述
§4　兩個正態總體的假設檢驗
§5　比率的假設檢驗
§6　總體的分布函數的假設檢驗

第七章　回歸分析方法
§1　一元線性回歸
§2　多元線性回歸
§3　邏輯斯諦（Logistic）回歸模型

第八章　正交試驗法
§1　正交表
§2　幾個實例
§3　小結

第八章　附表常用正交表

第九章　統計決策與貝葉斯統計大意
§1　統計決策問題概述
§2　什麼是貝葉斯統計
§3　先驗分布的確定
§4　應用實例——電視機壽命驗證試驗的貝葉斯方法

第十章　隨機過程初步
§1　隨機過程的概念
§2　獨立增量過程
§3　馬爾可夫過程
§4　平穩過程
§5　時間序列的統計分析簡介
附錄一排列與組合
附錄二關於幾種常用的統計量
附表1　正態分布數值表
附表2　￡分布臨界值表
附表3　r2分布I臨界值表
附表4　F分布臨界值表（a=0．05）
附表5　F分布臨界值表（a=0．025）
附表6　F分布臨界值表（a=0．01）
習題答案
參考書目