应用数理统计

　　第1章  数理统计的基本概念
　　1.1 引言
　　1.2 基本概念
　　1.3 顺序统计量和经验分布函数
　　1.4 X2分布、t分布和F分布
　　1.5 正态样本均值及方差的分布
　　1.6 总体的直观描述
　　习题
　　第2章  参数估计
　　2.1 参数估计问题
　　2.2 矩的估计与矩法
　　2.3 极大似然估计
　　2.4 无偏估计
　　2.5 一致最小方差无偏估计量
　　2.6 估计的大样本性质
　　2.7 区间估计
　　习题
　　第3章  假设检验
　　3.1 基本概念
　　3.2 正态分布参数的检验
　　3.3 常见非正态总体参数的假设检验
　　3.4 Neyman-Pearson引理
　　3.5 无偏检验及一致最优无偏检验
　　3.6 拟合优度检验
　　3.7 非参数检验
　　习题
　　第4章  回归分析
　　4.1 回归模型
　　4.2 简单线性模型
　　4.3 模型检查
　　4.4 模型的选取与改进
　　习题
　　第5章  方差分析
　　5.1 方差分析和试验设计的基本概念
　　5.2 单因子试验的方差分析
　　5.3 均值的多重比较
　　5.4 两因子试验的方差分析
　　习题
　　附录A  概率论基础
　　A.1 随机事件及其运算
　　A.2 概率及其运算
　　A.3 随机变量
　　A.4 多维随机变量
　　A.5 条件概率分布
　　A.6 随机变量的函烽及其分布
　　A.7 随机变量的数学特征与特征函数
　　A.8 大数定律和中心极限定理
　　附录B  统计表
　　……
　　参考文献

　　    《应用数理统计》主要介绍了数理统计学的基本知识，内容包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析以及方差分析。在保持严谨叙述的同时，《应用数理统计》注重从直观上讲解数理统计的基本概念、基本结论，以便于读者尽快抓住这些内容的要旨。阅渎《应用数理统计》时，渎者需要具备基本的数学分析、线性代数和概率论的知识。为了方便读者，《应用数理统计》附录中列出了一些基本的概率论知识，以此作为不同背景的读者在阅读《应用数理统计》时的参考。
　　    《应用数理统计》是为数学类专业的本科生编写的数理统计课程的教材，也可作为其他专业本科牛或各类々业的研究牛学习数理统计时的参考。