張雁芳、王刈禾編寫的《概率論與數理統計(21
世紀高等學校規劃教材)》以培養應用技術型人纔為
目標，以數學教指委2014年數學課程教學要求為標準
，借助大量實例繫統講解概率統計的基本概率、基本
理論和基本計算方法，以增強學習的直觀性和應用性
，從而提高學生的學習興趣和實際動手能力。本書前
四章是概率論基本內容，在中學概率感性認識基礎上
進行繫統、深入講解，同時為數理統計準備必要的理
論基礎，後四章是在概率論基礎上側重分析如何用統
計方法分析、解決帶有隨機性的實際問題。兩部分內
容配合緊密每章都有大量習題作為正文的有機組成部
分。編寫特點：全文講解清楚，盡量用通俗易懂的語
言講解晦澀的理論問題以增強理論的直觀性，內容安
排重點突出，難點分散，由淺入深，便於接受。本書
可以作為應用技術型院校各類專業學生、自考生的概
率統計教材，也可作為相關專業技術分析人員的自學
或參考書。

引言概率統計漫談
第1章 概率論基礎
1.1 隨機事件
1.1.1 隨機試驗、樣本空間、事件
1.1.2 事件間關繫與運算
1.2 古典概型與概率
1.2.1 古典概型、隨機抽球問題
1.2.2 隨機分球問題
1.3 概率的定義及性質
1.3.1 概率的定義
1.3.2 概率的性質
1.4 條件概率
1.4.1 條件概率的定義
1.4.2 乘法公式
1.4.3 全概率公式
1.4.4 貝葉斯公式
1.5 事件的獨立性
1.6 伯努利概型
1.6.1 伯努利試驗
1.6.2 伯努利概型
本章小結
習題1
第2章 隨機變量及其分布
2.1 離散型隨機變量.
2.1.1 隨機變量的概念、離散型隨機變量
2.1.2 幾個常用的離散型分布
2.1.3 幾何分布、超幾何分布
2.2 連續型隨機變量
2.2.1 連續型隨機變量、概率密度
2.2.2 均勻分布、指數分布
2.2.3 正態分布
2.3 隨機變量的分布函數
2.3.1 分布函數的定義
2.3.2 分布函數的性質
2.4 隨機變量函數的分布
2.4.1 ——個例子
2.4.2 等價事件
2.4.3 離散型隨機變量函數的分布律
2.4.4 連續型隨機變量函數的分布
本章小結
習題2
第3章 多維隨機變量及其分布
3.1 維隨機變量
3.1.1 二維隨機變量的分布函數
3.1.2 二維離散型隨機變量及其分布
3.1.3 維連續型隨機變量及其分布
3.2 邊緣分布
3.2.1 二維離散型隨機變量(X，Y)的邊緣分布
3.2.2 二維連續型隨機變量(X，Y)的邊緣分布
3.3 條件分布
3.3.1 離散型隨機變量的條件分布
3.3.2 連續型隨機變量的條件分布
3.4 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
本章小結
習題3
第4章 數字特征和極限理論
4.1 隨機變量的數學期望
4.1.1 期望的概念
4.1.2 幾種常用隨機變量期望的計算
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 隨機變量的方差
4.2.1 方差的定義
4.2.2 方差的性質
4.2.3 重要概率分布方差的計算
4.2.4 切比雪夫不等式
4.3 隨機變量的協方差與相關繫數
4.3.1 協方差與相關繫數的概念
4.3.2 相關繫數的性質
4.3.3 協方差的性質
4.3.4 矩、協方差矩陣
4.4 大數定律與中心極限定理
4.4.1 三個大數定律
4.4.2 Levy—Lindeberg中心極限定理
4.4.3 DeMoivre—LapIace中心
極限定理
本章小結
習題4
第5章 數理統計的基本概念
5.1 幾個基本概念
5.1.1 總體與樣本
5.1.2 直方圖
5.1.3 統計量與樣本矩
5.2 三大抽樣分布與抽樣定理
5.2.1 三大抽樣分布
5.2.2 正態總體下的抽樣定理
本章小結
習題5
第6章 參數估計
6.1 點估計
6.1.1 矩估計法
6.1.2 極大似然估計法
6.2 點估計量的評價標準
6.2.1 無偏性
6.2.2 一致性
6.2.3 有效性
6.3 區間估計
6.3.1 總體參數的區間估計的概念和基本思想
6.3.2 單個正態總體均值與方差的區間估計
6.3.3 兩個正態總體均值之差與
方差之比的置信區間
本章小結
習題6
第7章 假設檢驗
7.1 假設檢驗的思想概述
7.1.1 假設檢驗的基本思想和步驟
7.1.2 假設檢驗的兩類錯誤
7.2 正態總體均值的假設檢驗
7.2.1 單正態總體均值的U檢驗
7.2.2 單正態總體均值的T檢驗
7.2.3 兩正態總體均值差的檢驗
7.3 正態總體方差的假設檢驗
7.3.1 單正態總體方差的X檢驗
7.3.2 兩正態總體方差比的F檢驗
7.4 分布擬合檢驗
7.4.1 總體真實分布已知
7.4.2 總體真實分布含有未知參數
本章小結
習題7
第8章 回歸分析
8.1 一元線性回歸
8.1.1 基本概念
8.1.2 回歸繫數估計
8.1.3 參數估計量的分布
8.1.4 線性假設的顯著性檢驗
8.2 多元線性回歸
8.2.1 多元線性回歸的概念
8.2.2 多元線性回歸模型
8.2.3 回歸繫數的顯著性檢驗
8.2.4 擬合優度
本章小結
習題8
附表
參考文獻