概率论及统计应用

　　随机事件与概率
　　1.1 基本概念
　　1.2 随机事件的概率
　　1.3 概率的定义与性质
　　1.4 条件概率
　　1.5 事件的独立性与相关性
　　综合例题
　　2 一维随机变量及其分布
　　2.1 随机变量及其分布
　　2.2 离散型随机变量的分布函数
　　2.3 离散型随机变量的概率函数（概率分布）
　　2.4 连续型随机变量及其概率密度
　　2.5 随机变量的函数的分布
　　综合例题
　　3 多维随机变量及其分布
　　3.1 二维随机变量及其分布
　　3.2 边缘分布
　　3.3 二维随机主量条件分布
　　3.4 随机变量的独立性
　　3.5 二维随机变量的函数分布
　　综合例题
　　4 随机变量的数字特征
　　4.1 数学期望
　　4.2 中位数、众数和分位数
　　4.3 方差
　　4.4 协方差及相关系数
　　4.5 矩、协方差矩阵
　　4.6 加归直线
　　综合例题
　　5 大数定律与中心极限定理
　　5.1 大数定律
　　5.2 中心极限定理
　　综合例题
　　6 数理统计学的基本概念
　　6.1 数理统计学的基本概念
　　6.2 正态样本统计量的抽样分布
　　综合例题7 参数估计
　　7.1 点估计概述
　　7.2 基于截尾样本的极大似然估计
　　7.3 估计量优良性的评选标准
　　7.4 参数的区间估计
　　综合例题8 假设检验
　　8.1 假设检验的基本概念
　　8.2 正态总体数的假设检验
　　8.3 似然比检验
　　8.4 两种类型的错误
　　8.5 功效函数、用校本容量n来控制第二类错误
　　8.6 拟合度检验
　　综合例题
　　习题答案
　　附表

　　    《概率论及统计应用》的大部分内容在安徽工业大学理工类专业讲授过多次。我们写作的指导思想是：考虑到初学者往往对本课程的一些重要概念的实质领会感到困难，故在编写过程，尽量注意贯彻由浅入深、循序渐时和融会贯通的原则，力求既注重基本概念、基本理论和基本方法的阐述，又注重学生基本运算能力的训练和分析问题、解决问题能力的培养。
　　    概率论与数理统计和现实生活非常贴近，《概率论及统计应用》在系统介绍概率统计的基本理论和方法的同时，尽力收集来自社会科学、工程技术、医学、经济与金融、自然科学等领域的实际问题，进而讲解概率统计学是如何解决这些问题的，从而使《概率论及统计应用》更具有时代气息。由此，学生不仅感受到概率统计的实用性，还会促使学生联想本专业的问题，激发学习和研究兴趣。《概率论及统计应用》编写了大量例题，有些事例是我们日常教学和在考研辅导中收集起来的。