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　　《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)教程》共12章。第1～5章為概率論部分，第6～10章為數(shù)理統(tǒng)計(jì)部分，第11章是貝葉斯估計(jì)，第12章是R軟件簡(jiǎn)介。
　　《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)教程》參照教育部教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)制定的非數(shù)學(xué)類概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程教學(xué)基本要求，結(jié)合編者多年來的教學(xué)體會(huì)，在對(duì)已有教材進(jìn)行改進(jìn)的基礎(chǔ)上編寫而成。《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)教程》特點(diǎn)是論述嚴(yán)謹(jǐn)、通俗易懂、注重應(yīng)用，力求深入淺出，便于學(xué)生學(xué)習(xí)掌握概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本內(nèi)容和方法，并了解和掌握一些現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)方法及軟件應(yīng)用。
　　《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)教程》適合普通高等學(xué)校非數(shù)學(xué)、非統(tǒng)計(jì)學(xué)類各專業(yè)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程教材或?qū)W習(xí)參考書，特別是比較適合工科、理科、經(jīng)濟(jì)、管理和農(nóng)林類各專業(yè)，也可作為各類科技和管理人員的參考書。

前言


第1章 隨機(jī)事件及其概率
1．1 基本概念
1．1．1 隨機(jī)試驗(yàn)與事件
1．1．2 事件的關(guān)系與運(yùn)算
1．1．3 事件域
1．2 事件的概率
1．2．1 頻率及概率的統(tǒng)計(jì)定義
1．2．2 概率的定義和性質(zhì)
1．3 古典概率模型
1．3．1 乘法原理與排列組合
1．3．2 古典概型
1．3．3 幾何概型
1．4 條件概率
1．4．1 條件概率定義
1．4．2 乘法公式
1．4．3 全概率公式
1．4．4 貝葉斯公式
1．5 事件的獨(dú)立性
習(xí)題1


第2章 一維隨機(jī)變量及其分布
2．1 隨機(jī)變量的定義
2．2 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
2．3 離散型隨機(jī)變量
2．3．1 離散型隨機(jī)變量的分布律
2．3．2 常見的離散型隨機(jī)變量
2．4 連續(xù)型隨機(jī)變量
2．4．1 密度函數(shù)
2．4．2 常見的連續(xù)型隨機(jī)變量
2．5 一維隨機(jī)變量函數(shù)的分布
2．5．1 離散型隨機(jī)變量函數(shù)的分布
2．5．2 連續(xù)型隨機(jī)變量函數(shù)的分布
習(xí)題2


第3章 多維隨機(jī)變量及其分布
3．1 二維隨機(jī)變量的聯(lián)合分布
3．2 二維離散型隨機(jī)變量
3．3 二維連續(xù)型隨機(jī)變量
3．3．1 聯(lián)合密度函數(shù)
3．4 常見多維隨機(jī)變量
3．4．1 多項(xiàng)分布
3．4．2 多維均勻分布
3．4．3 多維正態(tài)分布
3．5 邊緣分布
3．5．1 邊緣分布函數(shù)
3．5．2 離散型隨機(jī)變量的邊緣分布
3．5．3 連續(xù)型隨機(jī)變量的邊緣分布
3．6 條件分布
3．6．1 離散型隨機(jī)變量的條件分布
3．6．2 連續(xù)型隨機(jī)變量的條件分布
3．7 隨機(jī)變量的獨(dú)立性
3．8 隨機(jī)變量函數(shù)的分布
3．8．1 離散型隨機(jī)變量函數(shù)的分布
3．8．2 連續(xù)型隨機(jī)變量函數(shù)的分布
習(xí)題3


第4章 隨機(jī)變量的數(shù)字特征
4．1 隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望
4．1．1 離散型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望
4．1．2 連續(xù)型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望
4．1．3 數(shù)學(xué)期望的性質(zhì)
4．2 隨機(jī)變量的方差
4．3 協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)
習(xí)題4


第5章 極限定理
5．1 大數(shù)定律
5．1．1 切比雪夫不等式
5．1．2 大數(shù)定律
5．2 中心極限定理
習(xí)題5


第6章 抽樣分布理論
6．1 樣本與統(tǒng)計(jì)量
6．1．1 總體與樣本
6．1．2 統(tǒng)計(jì)量
6．1．3 經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)
6．1．4 數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單處理與顯示
6．2 抽樣分布
6．3 樣本均值和樣本方差的分布
6．3．1 大樣本情況下樣本均值的分布
6．3．2 正態(tài)總體的樣本均值和樣本方差的分布
習(xí)題6


第7章 參數(shù)估計(jì)
7．1 參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)
7．1．1 樣本數(shù)字特征法
7．1．2 矩估計(jì)法
7．1．3 最大似然法
7．2 估計(jì)量的優(yōu)良性準(zhǔn)則
7．2．1 無偏性
7．2．2 有效性
7．2．3 均方誤差準(zhǔn)則
7．3 區(qū)間估計(jì)
7．3．1 單個(gè)正態(tài)總體的區(qū)間估計(jì)
7．3．2 兩個(gè)正態(tài)總體的區(qū)間估計(jì)
7．3．3 非正態(tài)總體的區(qū)間估計(jì)
習(xí)題7


第8章 假設(shè)檢驗(yàn)
8．1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念
8．1．1 基本概念
8．1．2 假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟
8．2 正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
8．2．1 單個(gè)正態(tài)總體的假設(shè)檢驗(yàn)
8．2．2 兩個(gè)正態(tài)總體的假設(shè)檢驗(yàn)
8．3 X2擬合檢驗(yàn)
8．3．1 總體為離散型且總體分布中不含未知參數(shù)
8．3．2 總體為離散型且總體分布中含有未知參數(shù)
8．3．3 理論分布函數(shù)的檢驗(yàn)
8．3．4 列聯(lián)表與獨(dú)立性檢驗(yàn)
習(xí)題8


第9章 方差分析
9．1 單因素方差分析
9．1．1 數(shù)學(xué)模型
9．1．2 平方和分解
9．1．3 方差分析表的計(jì)算
9．1．4 均值的多重比較
9．1．5 方差齊次性檢驗(yàn)
9．1．6 Kruskal-Wallis秩和檢驗(yàn)
9．1．7 Friedman秩和檢驗(yàn)
9．2 雙因素方差分析
9．2．1 不考慮交互作用
9．2．2 考慮交互作用
9．2．3 方差齊性檢驗(yàn)
9．3 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)與方差分析
9．3．1 用正交表安排試驗(yàn)
9．3．2 正交試驗(yàn)的方差分析
9．3．3 有交互作用的試驗(yàn)
9．3．4 有重復(fù)試驗(yàn)的方差分析
習(xí)題9


第10章 回歸分析
10．1 相關(guān)分析
10．1．1 相關(guān)分析與散點(diǎn)圖
10．1．2 樣本相關(guān)系數(shù)
10．1．3 相關(guān)系數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷
10．2 一元線性回歸分析
10．2．1 一元線性回歸模型
10．2．2 參數(shù)估計(jì)及其性質(zhì)
10．2．3 回歸系數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷
10．2．4 預(yù)測(cè)和控制
10．3 多元線性回歸分析
10．3．1 多元線性回歸模型
10．3．2 最小二乘估計(jì)
10．3．3 多元線性回歸模型的有效性檢驗(yàn)
10．3．4 多元線性回歸的預(yù)測(cè)區(qū)間
10．4 非線性回歸模型
10．4．1 一元非線性回歸
10．4．2 廣義線性模型
10．4．3 Logistic回歸模型
習(xí)題10


第11章 貝葉斯估計(jì)
11．1 貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)
11．1．1 統(tǒng)計(jì)推斷的基礎(chǔ)
11．1．2 貝葉斯公式的密度函數(shù)形式
11．2 后驗(yàn)貝葉斯估計(jì)
11．3 共軛先驗(yàn)分布
11．4 MCMC算法
11．4．1 Gibbs抽樣算法
11．4．2 Metropolis-Hastings算法
習(xí)題11


第12章 R軟件簡(jiǎn)介
12．1 R的概述
12．2 R的基本操作
12．2．1 向量的賦值與運(yùn)算
12．2．2 產(chǎn)生有規(guī)律的序列
12．2．3 矩陣、數(shù)組的生成和運(yùn)算
12．2．4 圖形的繪制
12．3 常用統(tǒng)計(jì)分析
12．3．1 分布函數(shù)或分布律
12．3．2 樣本的數(shù)字特征以及相關(guān)性檢驗(yàn)
12．3．3 參數(shù)估計(jì)
12．3．4 假設(shè)檢驗(yàn)
12．3．5 回歸分析
12．3．6 方差分析
習(xí)題參考答案
參考文獻(xiàn)


附表1 泊松分布表
附表2 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布分布函數(shù)Φ（x）數(shù)值表
附表3 t分布上側(cè)分位數(shù)表
附表4 X2分布上側(cè)分位數(shù)表
附表5 F分布上側(cè)分位數(shù)表