　　《概率论与数理统计》是高等学校理工科概率统计课程的教材，也可用于大学及师范学院数学系概率课程的教材，内容包括概率论的基本概念、随机变量与概率分布、随机变量的数字特征、参数估计和假设检验、回归分析、相关分析与方差分析等。
　　《概率论与数理统计》论述严谨，通俗易懂.为使读者更好地理解《概率论与数理统计》内容，书中给出大量例题，每一章后附有大量习题.特别，《概率论与数理统计》还包括在理论和应用上较为重要而又超出课程范围的内容以满足不同读者群的需要。

内页插图

序

第一章事件的概率
1．1 概率是什么
1．2 古典概率计算
1．3 事件的运算、条件概率与独立性
习题

第二章随机变量及概率分布
2．1 一维随机变量
2．2 多维随机变量（随机向量）
2．3 条件概率分布与随机变量的独立性
2．4 随机变量的函数的概率分布
附录
习题

第三章随机变量的数字特征
3．1 数学期望（均值）与中位数
3．2 方差与矩
3．3 协方差与相关系数
3．4 大数定理和中心极限定理
习题

第四章参数估计
4．1 数理统计学的基本概念
4．2 矩估计、极大似然估计和贝叶斯估计
4．3 点估计的优良性准则
4．4 区间估计
习题

第五章假设检验
5．1 问题提法和基本概念
5．2 重要参数检验
5．3 拟合优度检验
附录
习题

第六章回归、相关与方差分析
6．1 回归分析基本概念
6．2 一元线性回归
6．3 多元线性回归
6．4 相关分析
6．5 方差分析
附录
习题
习题提示与解答
附表

前言/序言

　　本书的目的，是作为高等学校理工科概率统计课程的教材，也可作为大学和师范院校数学系概率统计基础课的教材，具有相当数学准备（初等微积分与少量矩阵知识）的读者，可以作为自修本课程的读物，
　　书电部分材料，一般认为可能超出本课程的范围（对非数学系），如最小方差无偏估计、克拉美一劳不等式、非中心￡分布、截尾寿命检验、多元线性回归、偏复相关、随机区组与正交表设计、贝叶斯方法等，作者认为，这些内容有的在应用上很重要，其所以未在课堂讲授，多是由于时间限制。有的虽偏于理论，但性质很基本，有助于学生对统计方法及其局限性的理解，这些内容并不一定要用高深数学，写入教材，给学生一个提高和加深对本学科理解的机会，也给教师一种根据需要对讲授内容进行选择的余地，也许是有益的，
　　虽然学习这门课程的读者主要是着眼于其应用，但作者认为：把教材写成方法手册式的东西不一定可取。要用好统计方法，除了与问题有关的专业知识外，对统计概念的直观理解，以及对方法的理论根据的认识（它关系到方法的应用条件及局限性），也很重要。基于这个考虑，本书花了较多的篇幅于统计概念的阐释，并在设定的数学程度上，坚持叙述的严谨，能证明的，尽量给以证明，有的则放到附录或习题之中，当然，任课教师可根据需要作适当的选择。
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