第二版前言
第一版前言

第一章 随机事件与概率
第一节 随机事件
一、随机现象
二、随机试验
三、样本空间与随机事件
四、事件间的关系及其运算
第二节 随机事件的概率
一、概率的统计定义
二、概率的古典定义
三、概率的几何定义
第三节 概率的公理化体系
第四节 条件概率事件的独立性
一、条件概率
二、乘法定理
三、事件的独立性
第五节 全概率公式贝叶斯公式
一、全概率公式
二、贝叶斯（Bayes）公式
第六节 重复独立试验
习题一

第二章 随机变量及其分布
第一节 随机变量的概念
第二节 离散型随机变量及其分布
第三节 随机变量的分布函数
第四节 连续型随机变量及其分布
第五节 随机变量函数的分布
一、离散型的情形
二、连续型的情形
习题二

第三章 二维随机变量及其分布
第一节 二维离散型随机变量
一、二维离散型随机变量的联合分布
二、边缘分布
第二节 二维连续型随机变量
一、联合分布函数
二、边缘分布
第三节 随机变量的独立性
第四节 条件分布
一、离散型随机变量的条件分布
二、连续型随机变量的条件分布
第五节 两个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、二维随机变量函数的数学期望
五、数学期望的性质
第二节 方差
一、方差的定义
二、方差的性质
第三节 协方差与相关系数
一、协方差
二、相关系数
第四节 矩与协方差阵
习题四

第五章 大数定律和中心极限定理
第一节 大数定律
第二节 中心极限定理
习题五

第六章 数理统计的基本概念
第一节 总体和样本
第二节 总体分布的近似描述
一、频率直方图
二、样本分布函数
第三节 统计量
第四节 常用统计量的分布
一、三个重要分布
二、常用统计量的分布
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 估计量的评选标准
一、无偏性
二、有效性
三、一致性
第三节 区间估计的基本概念
一、双侧置信区间
二、单侧置信区间
三、求置信区间的一般步骤
第四节 正态总体下未知参数的置信区间
一、一个正态总体均值的区间估计
二、一个正态总体方差的区间估计
三、两个正态总体的区间估计
习题七

第八章 假设检验
第一节 假设检验的概念与步骤
一、假设检验的例子和概念
二、假设检验的基本原理与方法
第二节 正态总体均值的假设检验
一、单个正态总体N（欤2）均值的假设检验
二、两个正态总体均值的假设检验
第三节 正态总体方差的假设检验
一、单个正态总体N（欤2）方差的假设检验
二、两个正态总体方差的假设检验
第四节 非正态总体下参数的假设检验
第五节 总体分布函数的假设检验
习题八

第九章 回归分析与方差分析
第一节 一元线性回归分析
一、回归分析问题
二、一元线性回归模型
三、参数嵊隻的估计
四、回归系数的显著性检验
五、预测与控制
第二节 线性化问题
第三节 多元线性回归分析简介
一、多元线性回归的数学模型
二、多元线性回归模型的假设检验
第四节 单因子方差分析
一、单因子方差分析问题
二、单因子方差分析的数学模型
第五节 双因子方差分析简介
习题九

第十章 概率论与数理统计问题的MATLAB演示与实验
演示与实验一 概率的计算
演示与实验二 随机变量的分布与随机数生成
一、常见分布的概率密度函数与分布函数
二、随机效严生函数
演示与实验三 随机变量的数字特征与样本描述
一、随机变量的数字特征
二、样本描述
演示与实验四 参数估计
演示与实验五 假设检验
一、一个正态总体均值的假设检验
二、两个正态总体均值差的假设检验
演示与实验六 线性回归与方差分析
一、线性回归
二、方差分析
实验习题

附表
附表1 常用分布、记号及数字特征一览表
附表2 二项分布的概率值表
附表3 泊松分布的概率值表
附表4 标准正态分布函数值及分位数表
附表5 x2分布的上a分位数表
附表6 t分布的上a分位数表
附表7 F分布的上a分位数表
附表8 相关系数检验的临界值表
习题答案
主要参考文献