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第一章 绪论 1

§1 数理统计学的研究对象 1

§2 数理统计学的基本概念 4

§3 数理统计学发展简史 7

第二章 估计 12

§1 参数估计的方法 12

§2 估计的优良性标准 27

§3 置信区间（区间估计） 41

§4 分布函数与密度函数的估计 59

习题 73

第三章 假设检验 78

§1 问题的提法 78

§2 N-P引理及似然比检验法 84

§3 单参数情形的假设检验 89

§4 广义似然比检验 108

§5 临界值和p值 131

§6 比率的假设检验 136

§7 拟合优度检验 147

§8 几种常用的非参数检验 163

习题 170

第四章 回归分析与线性模型 178

§1 引言 178

§2 一元线性回归 183

§3 线性模型的参数估计 200

§4 线性模型的假设检验 219

§5 回归分析 227

§6 回归自变量的选择 254

§7 逻辑斯谛（logistic）回归模型 260

习题 265

第五章 试验设计与方差分析 272

§1 全面试验的方差分析 272

§2 多因素试验设计问题的提法与数学模型 283

§3 正交表和正交设计 287

§4 平衡不完全区组（BIB）设计 314

习题 320

第六章 序贯分析初步 325

§1 序贯方法的重要性与两个要素 325

§2 序贯概率比检验（SPRT） 329

§3 序贯估计与随机逼近 350

习题 359

第七章 统计决策与贝叶斯统计大意 361

§1 统计决策问题概述 361

§2 什么是贝叶斯统计 364

§3 先验分布的确定 374

§4 应用实例——电视机寿命验证试验的贝叶斯方法 383

习题 392

第八章 抽样调查概述 395

§1 问题的提法 395

§2 单纯随机抽样 397

§3 区间估计与样本量的确定 403

§4 有放回pps不等概抽样 407

§5 分层抽样 411

§6 二阶抽样 415

§7 基于超总体模型的方法 423

习题 426

附表 430

附表1 标准正态分布数值表 430

附表2 t分布临界值表 431

附表3 x2分布临界值表 432

附表4 F分布临界值表（α＝0.05） 433

附表5 F分布临界值表（α＝0.025） 435

附表6 F分布临界值表（α＝0.01） 437

附表7 柯尔莫戈罗夫检验的临界值表 439

附表8 符号检验临界值表 440

附表9 两样本秩和检验的临界值表 441

附表10 常用正交表 442

附表11 随机数表 449

参考书目 451