第一章 隨機事件與概率
1.1 隨機事件及其運算
1.2 概率的定義及其確定方法
1.3 概率的性質
1.4 條件概率
1.5 獨立性
第二章 隨機變量及其分布
2.1 隨機變量及其分布
2.2 隨機變量的數學期望
2.3 隨機變量的方差與標準差
2.4 常用離散分布
2.5 常用連續分布
2.6 隨機變量函數的分布
2.7 分布的其他特征數
第三章 多維隨機變量及其分布
3.1 多維隨機變量及其聯合分布
3.2 邊際分布與隨機變量的獨立性
3.3 多維隨機變量函數的分布
3.4 多維隨機變量的特征數
3.5 條件分布與條件期望
第四章 大數定律與中心極限定理
4.1 隨機變量序列的兩種收斂性
4.2 特征函數
4.3 大數定律
4.4 中心極限定理
第五章 統計量及其分布
5.1 總體與樣本
5.2 樣本數據的整理與顯示
5.3 統計量及其分布
5.4 三大抽樣分布
5.5 充分統計量
第六章 參數估計
6.1 點估計的概念與無偏性
6.2 矩估計及相合性
6.3 大似然估計與EM算法
6.4 小方差無偏估計
6.5 貝葉斯估計
6.6 區間估計
第七章 假設檢驗
7.1 假設檢驗的基本思想與概念
7.2 正態總體參數假設檢驗
7.3 其他分布參數的假設檢驗
7.4 似然比檢驗與分布擬合檢驗
7.5 正態性檢驗
7.6 非參數檢驗
第八章 方差分析與回歸分析
8.1 方差分析
8.2 多重比較
8.3 方差齊性檢驗
8.線性回歸
8.非線性回歸
附表
表1 泊松分布函數表
表2 標準正態分布函數表