应用数理统计

绪论
第1章 数理统计基本概念
1.1 总体与个体
1.1.1 总体与个体
1.1.2 样本
1.2 样本数据的整理与描述
1.2.1 频数频率分布表
1.2.2 样本数据的图形显示
1.2.3 经验分布函数
1.3 统计量及其分布
1.3.1 统计量
1.3.2 常用统计量
1.3.3 正态总体的抽样分布
1.3.4 x2、t、F分布
1.3.5 非正态总体的抽样分布
1.4 次序统计量及其分布
1.4.1 次序统计量（order statistics）
1.4.2 次序统计量的分布
1.4.3 次序统计量的函数
习题一
第2章 参数估计
2.1 矩估计法
2.1.1 矩估计法（moment estimate）的原理
2.1.2 矩估计法的做法
2.2 极大似然估计
2.2.1 极大似然估计（maximum-likelihood estimate）的原理
2.2.2 极大似然估计的步骤
2.3 点估计的优良性准则
2.3.1 相合性（congruence）
2.3.2 无偏性（unbiasedness）
2.3.3 有效性（validity）
2.3.4 均方误差（mean square enor）
2.4 最小方差无偏估计
2.4.1 最小方差无偏估计
2.4.2 Cramer-Rao不等式
2.5 区间估计
2.5.1 区间估计的概念
2.5.2 置信区间的构造方法
2.5.3 正态总体参数的置信区间
习题二
第3章 假设检验（Ⅰ）
3.1 假设检验的基本思想和概念
3.1.1 假设检验问题
3.1.2 检验法则
3.1.3 水平0的显著性检验
3.2 正态总体参数假设检验
3.2.] 单个正态总体参数假设检验
3.2.2 两个正态总体参数假设检验
3.3 其他分布参数的假设检