應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)（第三版）

第二版序
第一版序
第一章 抽樣分布
1.1 基本概念、順序統(tǒng)計(jì)量與經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)
1.1.1 基本概念
1.1.2 順序統(tǒng)計(jì)量
1.1.3 經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)
1.1.4 幾個(gè)重要分布
1.2 多元正態(tài)分布與正態(tài)二次型
1.3 抽樣分布定理
1.4 分位數(shù)
習(xí)題一
第二章 參數(shù)估計(jì)
2.1 點(diǎn)估計(jì)常用方法
2.1.1 矩法
2.1.2 極大似然法
2.2 評(píng)價(jià)估計(jì)量好壞的標(biāo)準(zhǔn)
2.2.1 無(wú)偏性與有效性
2.2.2 一致最小方差無(wú)偏估計(jì)量
2.2.3 一致性（相合性）
2.3 充分性與完備性
2.3.1 充分性
2.3.2 完備性
2.4 區(qū)間估計(jì)
2.4.1 一個(gè)正態(tài)總體的情況
2.4.2 兩個(gè)正態(tài)總體的情況
2.4.3 指數(shù)分布與0-1分布參數(shù)的區(qū)間估計(jì)
2.5 貝葉斯（Bayes）估計(jì)
2.5.1 決策論的基本概念
2.5.2 最大風(fēng)險(xiǎn)最小化估計(jì)
2.5.3 后驗(yàn)分布
2.5.4 貝葉斯估計(jì)
2.5.5 先驗(yàn)分布的選取
2.5.6 最大后驗(yàn)估計(jì)
2.5.7 貝葉斯區(qū)間估計(jì)
2.5.8 離散型分布中參數(shù)的貝葉斯估計(jì)與極大似然估計(jì)
2.6 截尾壽命試驗(yàn)中指數(shù)分布和幾何分布的參數(shù)估計(jì)
2.6.1 指數(shù)分布中參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)
2.6.2 指數(shù)分布中參數(shù)的區(qū)間估計(jì)
2.6.3 指數(shù)分布參數(shù)A的貝葉斯估計(jì)
2.6.4 幾何分布中參數(shù)q的估計(jì)
習(xí)題二

第三章 假設(shè)檢驗(yàn)
3.1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想與基本概念
3.2 參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)
3.2.1 單個(gè)正態(tài)總體均值的假設(shè)檢驗(yàn)
3.2.2 單個(gè)正態(tài)總體方差的假設(shè)檢驗(yàn)
3.2.3 兩個(gè)正態(tài)總體均值的假設(shè)檢驗(yàn)
3.2.4 兩個(gè)正態(tài)總體方差的假設(shè)檢驗(yàn)
3.2.5 廣義似然比檢驗(yàn)
3.2.6 似然比檢驗(yàn)
3.2.7 指數(shù)分布中參數(shù)λ的假設(shè)檢驗(yàn)
3.2.8 截尾試驗(yàn)中指數(shù)分布參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
3.3 非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)
3.3.1 分布函數(shù)的擬合檢驗(yàn)
3.3.2 兩總體之間關(guān)系的假設(shè)檢驗(yàn)
3.3.3 伯努利過(guò)程與泊松過(guò)程的檢驗(yàn)
3.4 一致最優(yōu)勢(shì)檢驗(yàn)
3.4.1 勢(shì)函數(shù)
3.4.2 奈曼-皮爾遜基本引理
3.5 質(zhì)量控制
3.5.1 驗(yàn)收抽樣方案的制訂
3.5.2 計(jì)量控制
3.5.3 計(jì)件控制與計(jì)點(diǎn)控制
……
第四章 方差分析與正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)
第五章 線性回歸模型