第一章 随机事件与概率
1 随机事件及其概率
2 古典概型
3 事件的运算及概率的加法公式
4 集合与事件、概率的公理化定义
5 条件概率、乘法公式、独立性
6 全概公式与逆概公式
7 独立试验序列概型
第二章 随机变量与概率分布
1 随机变量
2 离散型随机变量
3 连续型随机变量
4 分布函数与随机变量函数的分布
第三章 随机变量的数字特征
1 离散型随机变量的期望
2 连续型随机变量的期望
3 期望的简单性质及随机变量函数的期望公式
4 方差及其简单性质
5 其他
第四章 随机向量
1 随机向量的（联合）分布与边缘分布
2 两个随机变量的函数的分布
3 随机向量的数字特征
4 关于打维随机向量
5 条件分布与条件期望
6 大数定律和中心极限定理
第五章 统计估值
1 总体与样本
2 分布函数与分布密度的估计
3 最大似然估计法
4 期望与方差的点估计
5 期望的置信区间
6 方差的置信区间
7 寻求置信区间和置信限的一般方法
第六章 假设检验
1 问题的提法
2 一个正态总体的假设检验
3 假设检验的某些概念和数学描述
4 两个正态总体的假设检验
5 比率的假设检验
6 总体的分布函数的假设检验
第七章 回归分析方法
1 一元线性回归
2 多元线性回归
3 逻辑斯谛（Logistic）回归模型
第八章 正交试验法
1 正交表
2 几个实例
3 小结
第八章 附表常用正交表
第九章 统计决策与贝叶斯统计大意
1 统计决策问题概述
2 什么是贝叶斯统计
3 先验分布的确定
4 应用实例——电视机寿命验证试验的贝叶斯方法
第十章 随机过程初步
1 随机过程的概念
2 独立增量过程
3 马尔可夫过程
4 平稳过程
5 时间序列的统计分析简介
附录一排列与组合
附录二关于几种常用的统计量
附表1 正态分布数值表
附表2 ￡分布临界值表
附表3 r2分布I临界值表
附表4 F分布临界值表（a=0．05）
附表5 F分布临界值表（a=0．025）
附表6 F分布临界值表（a=0．01）
习题答案
参考书目
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