概论论与数理统计
作者： 王建平，王万雄 主编
出版时间： 2015年版
内容简介
王建平、王万雄主编的《概率论与数理统计》包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、抽样及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、线性回归分析等十章，各章后选配了适量习题，并在书后附有部分习题参考答案。
本书在编写上强调对概率统计的基本概念、基本理论和统计思想的阐释，强调基本方法的应用，力求简洁、清晰地阐释一些概念产生的背景和重要结论的使用方法，并注意了概率统计的理论与实际问题的紧密结合和举例的多样性。本书数字资源与纸质教材紧密结合，包括问一问、典型例题、应用案例、数学史、数学家简介等。
本书可作为高等学校理工类、农林经管类专业的概率论与数理统计课程的教材，也可作为实际工作者的自学参考书。
目录
目录
第一章 随机事件及其概率
第一节 随机事件
一、随机现象
二、随机试验与样本空间
三、随机事件的关系及其运算
第二节 随机事件的概率
一、频率、概率的统计定义
二、古典概型
三、几何概型
四、概率的公理化定义
第三节 条件概率与乘法公式
一、条件概率
二、乘法公式
第四节 全概率公式与贝叶斯公式
一、全概率公式
二、贝叶斯公式
第五节 事件的独立性
一、事件的独立性
二、伯努利试验
习题一
第二章 随机变量及其分布
第一节 随机变量及其分布函数
一、随机变量
二、随机变量的分布函数
第二节 离散型随机变量及其分布
一、离散型随机变量的分布律
二、典型的离散型分布
三、泊松定理
第三节 连续型随机变量及其分布
一、密度函数的性质
二、典型的连续型分布
第四节 随机变量函数的分布
一、离散型随机变量函数的分布
二、连续型随机变量函数的分布
习题二
第三章 多维随机变量及其分布
第一节 二维随机变量及其联合分布函数
一、多维随机变量的定义
二、联合分布函数
三、二维离散型随机变量
四、二维连续型随机变量
第二节 边缘分布
一、边缘分布函数
二、二维离散型随机变量的边缘分布
三、二维连续型随机变量的边缘分布
第三节 条件分布
一、二维离散型随机变量的条件分布
二、二维连续型随机变量的条件分布
第四节 随机变量的独立性
第五节 二维随机变量函数的分布
一、二维离散型随机变量函数的分布
二、二维连续型随机变量函数的分布
三、极值分布
习题三
第四章 随机变量的数字特征
第一节 数学期望
一、离散型随机变量的数学期望
二、连续型随机变量的数学期望
三、随机变量函数的数学期望
四、数学期望的性质
第二节 方差
一、方差的概念
二、典型分布的方差
三、方差的性质
四、切比雪夫不等式
第三节 协方差及相关系数
第四节 矩、协方差矩阵
习题四
第五章 大数定律及中心极限定理
第一节 大数定律
第二节 中心极限定理
习题五
第六章 抽样及抽样分布
第一节 数理统计的基本概念
一、总体与样本
二、样本的经验分布函数
三、统计量
第二节 抽样分布
一、分位点
二、三大分布
三、抽样分布定理
习题六
第七章 参数估计
第一节 点估计
一、矩估计
二、极大似然估计
第二节 估计量的优良性准则
一、无偏性
二、有效性
三、一致性
第三节 区间估计
一、区间估计的概念
二、正态总体均值μ的区间估计
三、正态总体方差σ2的区间估计
第四节 两个正态总体参数的区间估计
一、两个正态总体均值差μ?—μ?的区间估计
二、两个正态总体方差比σ?／σ?的区间估计
第五节 单侧置信区间
习题七
第八章 假设检验
第一节假设检验
第二节单个正态总体参数的假设检验
一、单个正态总体均值的检验
二、单个正态总体方差的检验
第三节两个正态总体参数的假设检验
一、两个正态总体均值差μ?-μ?的检验
二、两个正态总体方差比σ?／σ?的检验
第四节分布拟合检验
一、离散型随机变量分布律的拟合检验
二、连续型随机变量的概率分布的拟合检验
习题八
第九章 方差分析
第一节 单因素试验的方差分析
一、问题的提出
二、单因素试验方差分析的数学模型
三、平方和的分解
四、SE，SA的统计特征
五、假设检验问题的拒绝域
六、未知参数的估计
第二节 双因素试验的方差分析
一、双因素等重复试验的方差分析
二、双因素无重复试验的方差分析
习题九
第十章 线性回归分析
第一节一元线性回归分析
一、一元线性回归分析的数学模型
二、参数α，β，σ2的估计
三、回归方程的显著性检验
四、系数b的置信区间
五、回归值的点估计和置信区间
六、预测与控制
第二节可线性化的一元非线性回归
一、模型的确定
二、系数的估计
第三节多元线性回归分析
一、参数b0，b?，b?，，bp与σ2的估计
二、回归方程的显著性检验
三、回归系数的显著性检验
习题十
附表
部分习题参考答案
参考文献