本书共分三篇十一章，第一篇为基础篇，主要是通过讲解常用到的数理统计的主要思想和方法，包括预备知识、随机变量及其数字特征、正态分布、检验统计量为正态分布的假设检验、基于正态分布均值统计量的参数估计、线性回归分析等6章内容。第二篇为中级篇，主要是将第一篇讲述的基本理论和方法运用到其它分布之中，包括基于分布的假设检验和区间估计、基于t分布的假设检验和区间估计、基于F分布的假设检验和区间估计等3章内容。第三篇为高级篇，主要是讲述相对于学生基础难以理解的内容，包括古典概率、一些常见的分布及其数字特征等2章内容。各章均配有一定数量的例题和习题，书后附有习题参考答案。
本书面向高职学生，起点低，循序渐进，小步快跑，从零起点走向精通。
目录
基础篇
测试题.
第一章预备知识
1.1 统计初步
1.1.1 数据的收集与整理
1.1.2 图形描述
1.1.3 指标描述
1.1.4 推断性统计分析
1.2 概率初步
1.2.1 随机事件的概率
1.2.2 古典概型
1.2.3 几何概型
1.2.4 随机模拟
1.2.5 随机事件概率的基本性质
习题1
第二章随机变量及其数字特征
2.1 随机变量
2.2 离散型随机变量的概率分布与事件的概率
2.3 离散型随机变量的数字特征
2.4 总体与样本的表示
2.5 连续型随机变量的概率密度函数与事件的概率
2.5.1 用Excel 软件画频率分布直方图
2.5.2 总体概率密度曲线
2.5.3 连续型随机变量及其概率密度函数
2.6 连续型随机变量的数字特征
习题2
第三章正态分布
3.1 正态分布的概率密度函数及其性质
3.2 标准正态分布及其概率
3.3 标准正态分布随机变量的小概率事件
3.4 正态分布的概率计算及其应用
3.5 正态总体下的样本均值的分布
习题3
第四章假设检验
4.1 假设检验的临界值法
4.2 假设检验的p 值法
4.3 利用Excel 软件进行假设检验
习题4
第五章参数估计
5.1 矩估计法
5.2 区间估计
习题5
第六章线性回归分析
6.1 回归分析
6.2 显著性检验
6.3 预测
6.4 利用Excel 软件进行回归分析
习题6
中级篇
第七章基于?2 分布的假设检验与区间估计
7.1 ?2 分布的概率密度函数及其性质
7.2 正态总体样本方差的分布与假设检验
7.3 基于?2 分布的区间估计
习题7
第八章基于t 分布的假设检验与区间估计
8.1 t 分布的概率密度函数及其性质
8.2 正态总体样本均值的分布与假设检验
8.3 基于t 分布的区间估计
习题8
第九章基于F 分布的假设检验与区间估计
9.1 F 分布的概率密度函数及其性质
9.2 两个正态总体样本方差之比的分布与假设检验
9.3 基于F 分布的区间估计
习题9
高级篇
第十章随机事件与概率
10.1 计数原理
10.2 排列与组合
10.3 随机事件与样本空间
10.4 事件间的关系与运算
10.5 随机事件的概率
10.5.1 概率的加法公式
10.5.2 事件的独立性
10.5.3 条件概率
10.5.4 概率的乘法公式
10.5.5 全概率公式
10.5.6 贝叶斯公式
习题10
第十一章几种常见的分布及其数字特征
11.1 几种常见的离散型随机变量的分布
11.2 几种常见的连续型随机变量的分布
11.3 几种常见分布的随机变量的期望与方差
习题11
附表1 随机数表
附表2 标准正态分布表
附表3 相关系数检验的临界值表
附表4 ?2 分布表
附表5 t 分布表
附表6 F 分布表
习题答案
参考文献
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