简介
本书是依据大学非数学专业本科生“概率论与数理统计”课程的教学要求及作者在清华大学数十年的教学积累与经验编写的．其中概率论部分包括： 概率和条件概率，有等可能性的概型，事件的独立性； *变量，*向量与分布等基本概念； 重要分布律的产生、性质及相互之间的关系，*向量（含变量）的函数的分布； 数学期望，矩与方差，两个*变量间的协方差与相关系数； 主要的极限定理、结论及应用．数理统计部分包括： 总体和样本的概念，抽样分布与统计量； 参数估计（点估计，区间估计及估计量的优良标准）； 正态总体和非正态总体的参数的假设检验，两个独立正态总体参数的差异性检验，非参数检验（分布拟合和秩和检验）； 线性回归分析．本书可作为高等院校非数学专业和普通师范院校数学专业的本科生教材，也可作为工程技术人员的参考书．
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目录
目录
第1章概率论的基本概念
1.1引言
1.2事件与概率
1.3古典概型
1.4几何概型
1.5条件概率及其三定理
1.6事件的独立性
习题1
第2章*变量及其分布
2.1*变量与分布函数的概念
2.2重要离散型*变量的分布
2.3重要连续型*变量的分布
2.4*向量及其分布
2.5*向量函数的分布
习题2
第3章*变量的数字特征
3.1数学期望
3.2矩与方差
3.3协方差及相关系数
习题3
第4章极限定理
4.1极限定理的概念和意义
4.2大数定理和强大数定理
4.3中心极限定理
习题4
第5章数理统计的基本概念
引言
5.1总体和样本
5.2数据整理与直方图
5.3抽样分布与统计量
习题5
第6章参数估计
6.1点估计
6.2估计量的评选标准
6.3区间估计
习题6
第7章假设检验
7.1一个正态总体参数的假设检验
7.2两个独立正态总体参数和成对数据的检验
7.3两类错误与样本容量的选择
7.4非正态总体参数的检验
7.5分布拟合检验
7.6秩和检验
习题7
第8章一元线性回归
8.1线性回归与一元线性回归函数的估计
8.2回归函数估计量的分布
8.3回归预测和均方误差
8.4模型参数估计量的假设检验和区间估计
8.5一元非线性回归和多元线性回归
习题8
习题答案
附录
附录1常用分布表
附录2正态总体均值、方差的检验法（显著性水平为α）
附表1标准正态分布表
附表2泊松分布表
附表3t分布表
附表4χ2分布表
附表5F分布表355
附表6均值的t检验的样本容量363
附表7均值差的t检验的样本容量364
参考文献365
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