《概率統(tǒng)計講義（第3版）》是在第二版的基礎(chǔ)上修訂和擴充而成的，系統(tǒng)介紹了概率統(tǒng)計的基礎(chǔ)理論和實用方法。內(nèi)容簡明扼要，文字通俗易懂。既注意對基本概念和定理論述準(zhǔn)確，又注意介紹各方面的應(yīng)用例子。只要求讀者具有普通微積分知識和一些線性代數(shù)知識。
《概率統(tǒng)計講義（第3版）》可作為高等學(xué)校各類專業(yè)的教材，也可供有關(guān)人員參考。
《概率統(tǒng)計講義（第3版）》保留了第二版的絕大部分內(nèi)容和優(yōu)點，同時進行了較大的擴充，以便在內(nèi)容上和編排上更好地適應(yīng)高等學(xué)校各類專業(yè)“概率統(tǒng)計”課程的教學(xué)需要及概率統(tǒng)計這門學(xué)科的應(yīng)用需要。本版的特點可概述如下：
（一）增添了許多重要內(nèi)容（其中一些采用小字排�。＠纾�
①在“概率”的定義里，除了保留基本的“頻率定義”外，還介紹了概率的“主觀定義”和公理化定義：
②對“條件分布”和“條件期望”作了較細(xì)致的介紹：
③對尋找置信區(qū)間的三種一般性方法進行了全面敘述：
④對“假設(shè)檢驗”中的聲值方法進行了全面論述
第一章 隨機事件與概率
1 隨機事件及其概率
2 古典概型
3 事件的運算及概率的加法公式
4 集合與事件、概率的公理化定義
5 條件概率、乘法公式、獨立性
6 全概公式與逆概公式
7 獨立試驗序列概型
第二章 隨機變量與概率分布
1 隨機變量
2 離散型隨機變量
3 連續(xù)型隨機變量
4 分布函數(shù)與隨機變量函數(shù)的分布
第三章 隨機變量的數(shù)字特征
1 離散型隨機變量的期望
2 連續(xù)型隨機變量的期望
3 期望的簡單性質(zhì)及隨機變量函數(shù)的期望公式
4 方差及其簡單性質(zhì)
5 其他
第四章 隨機向量
1 隨機向量的（聯(lián)合）分布與邊緣分布
2 兩個隨機變量的函數(shù)的分布
3 隨機向量的數(shù)字特征
4 關(guān)于打維隨機向量
5 條件分布與條件期望
6 大數(shù)定律和中心極限定理
第五章 統(tǒng)計估值
1 總體與樣本
2 分布函數(shù)與分布密度的估計
3 最大似然估計法
4 期望與方差的點估計
5 期望的置信區(qū)間
6 方差的置信區(qū)間
7 尋求置信區(qū)間和置信限的一般方法
第六章 假設(shè)檢驗
1 問題的提法
2 一個正態(tài)總體的假設(shè)檢驗
3 假設(shè)檢驗的某些概念和數(shù)學(xué)描述
4 兩個正態(tài)總體的假設(shè)檢驗
5 比率的假設(shè)檢驗
6 總體的分布函數(shù)的假設(shè)檢驗
第七章 回歸分析方法
1 一元線性回歸
2 多元線性回歸
3 邏輯斯諦（Logistic）回歸模型
第八章 正交試驗法
1 正交表
2 幾個實例
3 小結(jié)
第八章 附表常用正交表
第九章 統(tǒng)計決策與貝葉斯統(tǒng)計大意
1 統(tǒng)計決策問題概述
2 什么是貝葉斯統(tǒng)計
3 先驗分布的確定
4 應(yīng)用實例——電視機壽命驗證試驗的貝葉斯方法
第十章 隨機過程初步
1 隨機過程的概念
2 獨立增量過程
3 馬爾可夫過程
4 平穩(wěn)過程
5 時間序列的統(tǒng)計分析簡介
附錄一排列與組合
附錄二關(guān)于幾種常用的統(tǒng)計量
附表1 正態(tài)分布數(shù)值表
附表2 ￡分布臨界值表
附表3 r2分布I臨界值表
附表4 F分布臨界值表（a=0．05）
附表5 F分布臨界值表（a=0．025）
附表6 F分布臨界值表（a=0．01）
習(xí)題答案
參考書目
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