●第二版前言
第一版序
第一版前言
第一章 概率論初步
1.1 隨機試驗，隨機事件，樣本空間
1.2 概率
1.3 條件概率，獨立性
1.4 概率計算舉例
1.5 邊沿概率，全概率公式，貝葉斯公式
第二章 隨機變量及其分布
2.1 隨機變量
2.2 隨機變量的分布
2.3 隨機變量函數的分布
2.4 隨機變量的數字特征
2.5 隨機變量的特征函數
2.6 離散隨機變量的概率母函數
第三章 多維隨機變量及其分布
3.1 二維隨機變量的分布，獨立性
3.2 條件概率分布
3.3 二維隨機變量的數字特征
3.4 兩個隨機變量之和的分布，卷積公式
3.5 多維隨機變量，向量和矩陣記號
3.6 多維隨機變量的聯合特征函數
3.7 多維隨機變量的函數的分布
3.8 線性變換和正交變換
3.9 誤差傳播公式
第四章 一些重要的概率分布
4.1 伯努利分布和二項分布
4.2 多項分布
4.3 泊松分布，泊松過程
4.4 泊松分布與其他分布的相互聯繫
4.5 復合泊松分布
4.6 幾何分布，負二項分布，超幾何分布
4.7 均勻分布
4.8 指數分布
4.9 伽馬分布
4.10 正態分布
4.11 二維正態分布
4.12 多維正態分布
4.13 柯西分布
4.14 X2分布
4.15 t分布
4.16 F分布
4.17 實驗分布
4.17.1 實驗分辨函數
4.17.2 探測效率
4.17.3 復合概率密度
第五章 大數定律和中心極限定理
5.1 大數定律
5.2 中心極限定理
第六章 子樣及其分布
6.1 隨機子樣，子樣分布函數
6.2 統計量及其數字特征
6.3 抽樣分布
6.3.1 子樣平均值的分布
6.3.2 服從X2分布的統計量，自由度
6.3.3 服從f分布和F分布的統計量
6.3.4 正態總體子樣偏度、子樣峰度、子樣相關繫數的分布
6.4 抽樣數據的圖形表示，頻率分布
6.4.1 一維散點圖和直方圖，頻率分布
6.4.2 二維散點圖和直方圖
第七章 參數估計
7.1 估計量，似然函數
7.2 估計量的一致性
7.3 估計量的無偏性
……
第八章 極大似然法
第九章 最小二乘法
第十章 矩法，三種估計方法的比較
第十一章 小信號測量的區間估計
第十二章 假設檢驗
第十三章 極小化方法
第十四章 蒙特卡羅法
參考文獻
附表
示例索引

本書介紹在分析處理實驗或測量數據中涉及的概率和數理統計知識，內容包括：概率論初步，隨機變量及其子樣和它們的分布，參數估計(極大似然法、最小二乘法、矩法)，假設檢驗，蒙特卡羅方法，還簡要介紹了參數估計必須用到的極小化的有關知識。第二版中增加了若干章節討論數據統計處理中的一些困難問題和近期國際上發展起來的新方法。書中分析了取自普通物理、核物理、粒子物理和工程技術問題的許多實例，具體講述了概率和數理統計方法在實際問題中的應用。書末附有詳盡的數理統計表，可供本書涉及的幾乎所有概率統計問題之需要，而無需查閱專門的數理統計表書籍。本書可供實驗物理工作者和大專院校相關專業師生、理論物理研究人員、工程技術人員以及從事自然科學和社會科學的數據測量和分析研究人員參考。