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• 附錄I 正態總體參數的檢驗法（顯著性水平為α）
• 附錄H 正態總體參數的置信區間
• 附錄G 相關系數臨界值表
• 附錄F F分布表

• 參考文獻 更新時間：2019-10-29 15:11:25
• 參考答案
• 附錄I 正態總體參數的檢驗法（顯著性水平為α）
• 附錄H 正態總體參數的置信區間
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• 附錄B 泊松分布表
• 附錄A 常用的概率分布表
• 附錄
• 習題9
• 9.4.3 統計分析
• 9.4.2 數學模型
• 9.4.1 基本概念
• §9.4 方差分析
• 9.3.2 多元回歸模型的參數估計
• 9.3.1 多元線性回歸模型
• §9.3 多元線性回歸分析
• §9.2 可線性化的非線性回歸分析
• 9.1.4 利用回歸方程進行預測
• 9.1.3 一元線性回歸的顯著性檢驗
• 9.1.2 未知參數的估計
• 9.1.1 一元線性回歸模型
• §9.1 一元線性回歸分析
• 第9章 回歸分析與方差分析初步
• 習題8
• 8.3.2 兩個正態總體方差的假設檢驗
• 8.3.1 兩個正態總體均值的假設檢驗
• §8.3 兩個正態總體的假設檢驗
• 8.2.2 總體方差的假設檢驗
• 8.2.1 總體均值的假設檢驗
• §8.2 單個正態總體的假設檢驗
• 8.1.4 兩類錯誤
• 8.1.3 假設檢驗的一般步驟
• 8.1.2 假設檢驗的思想方法
• 8.1.1 引例
• §8.1 假設檢驗的基本概念
• 第8章 假設檢驗
• 習題7
• 7.3.2 兩個正態總體的區間估計
• 7.3.1 單個正態總體的區間估計
• §7.3 參數的區間估計
• 7.2.3 一致性
• 7.2.2 有效性
• 7.2.1 無偏性
• §7.2 估計量的評選標準
• 7.1.2 極大似然估計法
• 7.1.1 矩估計法
• §7.1 參數的點估計
• 第7章 參數估計
• 習題6
• 6.2.4 正態總體統計量的分布
• 6.2.3 常用的統計分布
• 6.2.2 常用的統計量
• 6.2.1 統計量
• §6.2 抽樣分布
• 6.1.2 樣本
• 6.1.1 總體
• §6.1 隨機樣本
• 第6章 數理統計的基本知識
• 習題5
• §5.2 中心極限定理
• 5.1.2 大數定律
• 5.1.1 切比雪夫不等式
• §5.1 大數定律
• 第5章 大數定律和中心極限定理
• 習題4
• 4.4.4 n維正態分布的幾個重要性質
• 4.4.3 n維正態分布的概率密度
• 4.4.2 協方差矩陣
• 4.4.1 原點矩和中心矩
• §4.4 矩、協方差矩陣
• 4.3.4 相關系數的性質
• 4.3.3 相關系數的定義
• 4.3.2 協方差的性質
• 4.3.1 協方差的定義
• §4.3 協方差與相關系數
• 4.2.3 方差的性質
• 4.2.2 方差的計算
• 4.2.1 方差的定義
• §4.2 方差
• 4.1.4 數學期望的性質
• 4.1.3 隨機變量函數的數學期望
• 4.1.2 連續型隨機變量的數學期望
• 4.1.1 離散型隨機變量的數學期望
• §4.1 數學期望
• 第4章 隨機變量的數字特征
• 習題3
• 3.5.2 二維連續型隨機變量函數的分布
• 3.5.1 二維離散型隨機變量函數的分布
• §3.5 二維隨機變量函數的分布
• 3.4.3 二維連續型隨機變量的獨立性
• 3.4.2 二維離散型隨機變量的獨立性
• 3.4.1 隨機變量獨立性的定義
• §3.4 隨機變量的獨立性
• 3.3.2 二維連續型隨機變量的條件概率密度
• 3.3.1 二維離散型隨機變量的條件分布律
• §3.3 條件分布
• 3.2.3 二維連續型隨機變量的邊緣概率密度
• 3.2.2 二維離散型隨機變量的邊緣分布律
• 3.2.1 二維隨機變量的邊緣分布函數
• §3.2 邊緣分布
• 3.1.3 二維連續型隨機變量及其聯合概率密度
• 3.1.2 二維離散型隨機變量及其聯合分布律
• 3.1.1 二維隨機變量及其聯合分布函數
• §3.1 二維隨機變量及其聯合分布
• 第3章 多維隨機變量及其分布
• 習題2
• 2.4.2 連續型隨機變量函數的分布
• 2.4.1 離散型隨機變量函數的分布
• §2.4 隨機變量函數的分布
• 2.3.2 常用連續型隨機變量的概率密度
• 2.3.1 連續型隨機變量及其概率密度
• §2.3 連續型隨機變量及其分布
• 2.2.2 常用離散型隨機變量的分布律
• 2.2.1 離散型隨機變量的分布律
• §2.2 離散型隨機變量及其分布
• 2.1.2 分布函數
• 2.1.1 隨機變量
• §2.1 隨機變量及其分布函數
• 第2章 一維隨機變量及其分布
• 習題1
• 1.4.2 貝葉斯公式
• 1.4.1 全概率公式
• §1.4 全概率公式與貝葉斯公式
• 1.3.3 事件的獨立性
• 1.3.2 乘法公式
• 1.3.1 條件概率
• §1.3 條件概率與事件的獨立性
• 1.2.5 幾何概型
• 1.2.4 古典概型
• 1.2.3 概率的性質
• 1.2.2 概率的概念
• 1.2.1 頻率
• §1.2 隨機事件的概率
• 1.1.3 隨機事件的關系與運算
• 1.1.2 隨機事件的定義
• 1.1.1 隨機試驗
• §1.1 隨機事件
• 第1章 隨機事件與概率
• 前言
• 內容簡介
• 版權信息
• 封面

• 封面
• 版權信息
• 內容簡介
• 前言
• 第1章 隨機事件與概率
• §1.1 隨機事件
• 1.1.1 隨機試驗
• 1.1.2 隨機事件的定義
• 1.1.3 隨機事件的關系與運算
• §1.2 隨機事件的概率
• 1.2.1 頻率
• 1.2.2 概率的概念
• 1.2.3 概率的性質
• 1.2.4 古典概型
• 1.2.5 幾何概型
• §1.3 條件概率與事件的獨立性
• 1.3.1 條件概率
• 1.3.2 乘法公式
• 1.3.3 事件的獨立性
• §1.4 全概率公式與貝葉斯公式
• 1.4.1 全概率公式
• 1.4.2 貝葉斯公式
• 習題1
• 第2章 一維隨機變量及其分布
• §2.1 隨機變量及其分布函數
• 2.1.1 隨機變量
• 2.1.2 分布函數
• §2.2 離散型隨機變量及其分布
• 2.2.1 離散型隨機變量的分布律
• 2.2.2 常用離散型隨機變量的分布律
• §2.3 連續型隨機變量及其分布
• 2.3.1 連續型隨機變量及其概率密度
• 2.3.2 常用連續型隨機變量的概率密度
• §2.4 隨機變量函數的分布
• 2.4.1 離散型隨機變量函數的分布
• 2.4.2 連續型隨機變量函數的分布
• 習題2
• 第3章 多維隨機變量及其分布
• §3.1 二維隨機變量及其聯合分布
• 3.1.1 二維隨機變量及其聯合分布函數
• 3.1.2 二維離散型隨機變量及其聯合分布律
• 3.1.3 二維連續型隨機變量及其聯合概率密度
• §3.2 邊緣分布
• 3.2.1 二維隨機變量的邊緣分布函數
• 3.2.2 二維離散型隨機變量的邊緣分布律
• 3.2.3 二維連續型隨機變量的邊緣概率密度
• §3.3 條件分布
• 3.3.1 二維離散型隨機變量的條件分布律
• 3.3.2 二維連續型隨機變量的條件概率密度
• §3.4 隨機變量的獨立性
• 3.4.1 隨機變量獨立性的定義
• 3.4.2 二維離散型隨機變量的獨立性
• 3.4.3 二維連續型隨機變量的獨立性
• §3.5 二維隨機變量函數的分布
• 3.5.1 二維離散型隨機變量函數的分布
• 3.5.2 二維連續型隨機變量函數的分布
• 習題3
• 第4章 隨機變量的數字特征
• §4.1 數學期望
• 4.1.1 離散型隨機變量的數學期望
• 4.1.2 連續型隨機變量的數學期望
• 4.1.3 隨機變量函數的數學期望
• 4.1.4 數學期望的性質
• §4.2 方差
• 4.2.1 方差的定義
• 4.2.2 方差的計算
• 4.2.3 方差的性質
• §4.3 協方差與相關系數
• 4.3.1 協方差的定義
• 4.3.2 協方差的性質
• 4.3.3 相關系數的定義
• 4.3.4 相關系數的性質
• §4.4 矩、協方差矩陣
• 4.4.1 原點矩和中心矩
• 4.4.2 協方差矩陣
• 4.4.3 n維正態分布的概率密度
• 4.4.4 n維正態分布的幾個重要性質
• 習題4
• 第5章 大數定律和中心極限定理
• §5.1 大數定律
• 5.1.1 切比雪夫不等式
• 5.1.2 大數定律
• §5.2 中心極限定理
• 習題5
• 第6章 數理統計的基本知識
• §6.1 隨機樣本
• 6.1.1 總體
• 6.1.2 樣本
• §6.2 抽樣分布
• 6.2.1 統計量
• 6.2.2 常用的統計量
• 6.2.3 常用的統計分布
• 6.2.4 正態總體統計量的分布
• 習題6
• 第7章 參數估計
• §7.1 參數的點估計
• 7.1.1 矩估計法
• 7.1.2 極大似然估計法
• §7.2 估計量的評選標準
• 7.2.1 無偏性
• 7.2.2 有效性
• 7.2.3 一致性
• §7.3 參數的區間估計
• 7.3.1 單個正態總體的區間估計
• 7.3.2 兩個正態總體的區間估計
• 習題7
• 第8章 假設檢驗
• §8.1 假設檢驗的基本概念
• 8.1.1 引例
• 8.1.2 假設檢驗的思想方法
• 8.1.3 假設檢驗的一般步驟
• 8.1.4 兩類錯誤
• §8.2 單個正態總體的假設檢驗
• 8.2.1 總體均值的假設檢驗
• 8.2.2 總體方差的假設檢驗
• §8.3 兩個正態總體的假設檢驗
• 8.3.1 兩個正態總體均值的假設檢驗
• 8.3.2 兩個正態總體方差的假設檢驗
• 習題8
• 第9章 回歸分析與方差分析初步
• §9.1 一元線性回歸分析
• 9.1.1 一元線性回歸模型
• 9.1.2 未知參數的估計
• 9.1.3 一元線性回歸的顯著性檢驗
• 9.1.4 利用回歸方程進行預測
• §9.2 可線性化的非線性回歸分析
• §9.3 多元線性回歸分析
• 9.3.1 多元線性回歸模型
• 9.3.2 多元回歸模型的參數估計
• §9.4 方差分析
• 9.4.1 基本概念
• 9.4.2 數學模型
• 9.4.3 統計分析
• 習題9
• 附錄
• 附錄A 常用的概率分布表
• 附錄B 泊松分布表
• 附錄C 標準正態分布表
• 附錄D χ2分布表
• 附錄E t分布表
• 附錄F F分布表
• 附錄G 相關系數臨界值表
• 附錄H 正態總體參數的置信區間
• 附錄I 正態總體參數的檢驗法（顯著性水平為α）
• 參考答案
• 參考文獻 更新時間：2019-10-29 15:11:25