1、Ge n e r a l In f o r m a t i o n 书名=1988.10管理应用数学基础（三） 概率论与数理统计作者=刘生锋主编页数=372SS号=11022924出版日期=1988年10月第1版前言目录目 录 绪论 第一章随机事件及其概率 第一节随机事件及其概率 一、随机事件 二、随机事件的概率 第二节古典概型 第三节事件的关系及运算 一、事件的关系及运算 二、事件的运算规律 第四节加法公式 第五节条件概率、乘法公式与事件的独立性 一、条件概率 二、乘法公式 三、事件的独立性 第六节全概率公式 一、全概率公式 二、逆概率公式 第七节独立试验序列的概型 小结 习题 第二章随机变
2、量及其概率分布 第一节随机变量的概念 第二节离散型随机变量 第三节连续型随机变量 第四节分布函数与随机变量函数的分布 一、随机变量的分布函数 二、随机变量函数的分布 第五节几种重要的分布 一、二项分布 二、泊松（Po i s s o n ）分布 三、指数分布 四、正态分布 小结 习题 第三章随机变量的数字特征 第一节数学期望 一、数学期望的概念 二、几种常用分布的数学期望 三、随机变量函数的数学期望 四、数学期望的性质 第二节方差 一、方差的概念 二、几种常用分布的方差 三、方差的性质 小结 习题 第四章随机向量及其分布 第一节随机向量的概念 第二节随机向量的（联合）分布与边缘分布 一、二维离
3、散型随机向量的联合分布 二、二维连续型随机向量的联合分布 三、边缘分布 四、条件分布 五、随机变量的相互独立性 第三节二维随机向量函数的分布 第四节随机向量的数字特征 一、二维随机向量函数的均值公式 二、均值与方差的性质 三、协方差与相关系数 第五节关于n 维随机向量 一、联合密度与边缘密度 二、独立性 三、n 维随机向量函数的分布 四、数字特征 小结 习题 第五章大数定律和中心极限定理 第一节大数定律的概念 第二节 车贝晓夫（）不等式 第三节车贝晓夫大数定律和贝努里（Be r n o u l l i ）大数定律 第四节中心极限定理 小结 习题 第六章统计估值 第一节数理统计的基本概念 一、总
4、体与样本 二、样本统计量 第二节几个常用统计量及其分布 一、样本均值？的分布 二、2分布 三、t 分布 四、F分布 第三节总体期望和方差的点估计 第四节极大似然估计法 第五节评价估计量好坏的标准 一、估计的无偏性 二、有效性 三、一致性 第六节期望、方差的置信区间 一、总体期望E的区间估计 二、总体方差D的区间估计 小结 习题 第七章假设检验 第一节假设检验的概念 一、假设检验的基本思想 二、假设检验的步骤 三、两类错误 第二节一个正态总体的假设检验 一、已知方差2，检验假设H0:=0 二、未知方差2，检验假设H0:=0 三、未知期望，检验假设H0:2=0？ 四、未知期望，检验假设20？ 第三
5、节两个正态总体的假设检验 一、已知1？、2？，检验假设H0:1=2 二、未知1？、2？，但知二者相等，检验假设H0:1=2 三、未知1、2，检验假设H0:1？=2？ 四、未知1、2，检验假设H0:1？2？ 第四节总体分布的假设检验 小结 习题 第八章方差分析 第一节单因素方差分析 第二节双因素方差分析 一、双因素无重复试验的方差分析 二、双因素重复试验的方差分析 小结 习题 第九章回归分析 第一节一元线性回归分析 一、一元线性回归方程的建立 二、线性关系的显著性检验 第二节利用回归方程预报、控制 第三节化非线性回归为线性回归 第四节二元线性回归分析 一、二元线性回归方程 二、最小二乘估计与正规
6、方程 三、相关性检验 四、因素主次的判别 第五节多元线性回归计算步骤 一、多元线性回归的数学模型 二、最小二乘估计与正规方程 三、相关性检验 四、因素主次的判别 小结 习题 第十章正交试验法 第一节正交表 一、因素、水平、交互作用 二、正交表 第二节正交试验的步骤 一、试验方案的设计 二、试验结果的直观分析 第三节有交互作用的试验 一、试验方案的设计 二、试验结果的直观分析 第四节正交试验的方差分析 一、试验方案的设计 二、正交表的方差分析 小结 习题 附表一 泊松概率分布表 附表二标准正态分布密度函数值表 附表三标准正态分布函数表 附表四 t 分布双侧临界值表 附表五 2分布的上侧临界值表 附表六 F分布上侧临界值表 附表七 检验相关系数的临界值表 附表八部分常用正交表 习题答案 参考文献
