概率论与数理统计

　　第1章  随机事件和概述
　　1.1  随机事件及其运算规律
　　1.2  古典概型与几何概型
　　1.3  概率的公理化定义及其性质
　　1.4  条件概率
　　1.5  事件的独立性与n重伯努利试验概型
　　习题1
　　第2章  随机变量及其分布函数
　　2.1  一维随机变量
　　2.2  多维随机变量
　　2.3  条件分布与独立性
　　2.4  随机变量函数的分布
　　2.5  数理统计中的三大分布
　　习题2
　　第3章  随机变量的数字特征
　　3.1  数学期望与方差
　　3.2  协方差及相关关系
　　3.3  矩与协方差矩阵
　　3.4  条件数字期望
　　习题2
　　第4章  特征函数
　　4.1  特征函数的定义及其性质
　　4.2  反演公式与唯一性定理
　　4.3  多维随机变量的特征函数
　　4.4  母函数
　　习题4
　　第5章  极限定理
　　5.1  大数定律
　　5.2  中心极限定理
　　5.3  强大数定律
　　5.4  几种收敛的关系
　　习题5
　　第6章  抽样分布
　　6.1  数理统计的基本概念
　　6.2  常用统计量的数字特征及其分布
　　6.3  抽样分布定理
　　习题6
　　第7章  参数估计
　　7.1  矩法与极大似然法
　　7.2  无偏性与优效性
　　7.3  区间估计
　　习题
　　第8章  假设检验
　　8.1  引言
　　8.2  参数假设检验
　　8.3  非参数的假设检验
　　8.4  最佳检验
　　习题8
　　第9章  线性回归与方差分析
　　9.1  线性回归模型
　　9.2  最小二乘法估计
　　9.3  模型参数的假设检验
　　9.4  单因素方差分析
　　习题9
　　附表1  常用分布表
　　附表2  二项分布
　　附表3  泊松分布
　　附表4  标准正态分布函数表
　　附表5  t-分布上侧分位数表
　　附表6  x2-分布上侧分位数表
　　附表7  F-分布上侧分位数表
　　参考文献

　　    本书内容包括事件与概率、随机变量、数学期望、特征函数、极限定理、抽样分布、参数估计、假设检验、线性回归等9章。内容精练，由浅入深，论述严谨。本书是集作者多年教学经验、结合理工科概率统计课程的教学需要编写的。本书适合高等院校“应用数学”、“信息与计算科学”、“统计学”等专业的理工科本科生作为教材使用，也可供科技工作者阅读和参考。