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第一章 绪论 1

1.1 什么是数理统计方法 1

1.2 数理统计的起源和发展 2

1.3 总体和样本 8

第二章 概率分布 10

2.1 随机事件 10

2.2 事件的概率 14

2.3 离散型随机变量的概率分布 17

2.4 正态分布 29

2.5 随机变量的数字特征 40

2.6 大数定理和中心极限定理 47

第三章 总体特性的估计 57

3.1 频率分布表 57

3.2 频率分布图 60

3.3 样本平均数 64

3.4 样本方差 71

第四章 大样本理论和统计假设检验 82

4.1 样本平均数的分布 82

4.2 两个样本平均数之差的分布 87

4.3 点估计 89

4.4 区间估计(Ⅰ) 96

4.5 统计假设检验的基本思想 102

4.6 U检验法 106

4.7 两类错误 111

第五章 小样本理论和统计假设检验 117

5.1 t分布 118

5.2 t检验法 123

5.3 x2分布 129

5.4 x2检验法 132

5.5 F分布 135

5.6 F检验法 142

5.7 区间估计(Ⅱ) 145

第六章 非参数统计假设检验及x2分布的应用 157

6.1 符号检验法 158

6.2 秩和检验法 162

6.3 联列表中的独立性检验 169

6.4 拟合优度检验 176

第七章 方差分析 183

7.1 引言 183

7.2 一元方差分析 185

7.3 二元方差分析 197

7.4 随机化区组试验的方差分析 211

8.1 引言 219

第八章 回归分析 219

8.2 预报因子检验法 222

8.3 一元线性回归分析 232

8.4 一元非线性回归分析 250

8.5 二元线性回归分析 257

8.6 多元线性回归分析 266

第九章 判别分析 278

9.1 数学模型 278

9.2 二级判别分析 283

9.3 逐步二级判别分析 291

9.4 距平法 303

第十章 平稳时间序列法 309

10.1 概述 309

10.2 平稳时间序列的线性外推法 312

10.3 显著性相关函数值预报法 320

10.4 时间序列的平稳性检验 325

第十一章 链状相关时间序列法 330

11.1 概述 330

11.2 一重链状相关预报法 332

11.3 二重链状相关预报法 336

11.4 链状相关综合预报法 340

12.1 试验方案的设计 347

第十二章 正交试验设计 347

12.2 试验设计的直观分析 353

12.3 交互作用 360

12.4 试验设计的方差分析 368

12.5 重复试验 376

12.6 在较佳生产工艺条件下指标的估计 383

第十三章 抽样方法 390

13.1 基本概念 391

13.2 简单随机抽样 396

13.3 计数抽样方法 399

13.4 计量抽样方法 403

13.5 分层随机抽样 412

附表 420

附表1 随机数表 420

附表2 标准正态分布函数数值表 424

附表3 t分布双测临界限表 425

附表5 F分布上测临界限表 428

附表6 符号检验表 432

附表7 秩和检验表 433

附表8 检验相关系数ρ=0的临界值(r0)表 434

附表9 t到z的变换数值表(z=?) 435

附表10 常用正交表 436

附表4 x2分布上侧临界限表 437