应用概率统计

第1章 事件及其概率

1.1 事件

1.1.1 试验

1.1.2 事件

1.1.3 样本空间

1.1.4 事件之间的关系和运算

1.2 事件的概率

1.2.1 古典概型

1.2.2 概率的统计意义

1.2.3 概率的公理化定义

1.2.4 概率的性质

1.3 条件概率与事件的独立.1 条件概率

1.3.2 事件的独立性

1.4 全概率公式和逆概率公式

1.4.1 全概率公式

1.4.2 逆概率公式

习题1

第2章 离散型变量

2.1 变量

2.2 离散型变量的概率分布

2.2.1 分布律

2.2.2 分布函数

2.3 二项分布

2.4 泊松定理和泊松分布

2.4.1 泊松定理

2.4.2 泊松分布

2.5 超几何分布

2.6 负二项分布（巴斯卡分布）

2.7 函数的分布

习题2

第3章 连续型变量

3.1 连续型变量的概率分布

3.2 正态分布

3.2.1 标准正态分布

3.2.2 一般正态分布

3.3 指数分布

3.4 均匀分布

3.5 伽玛分布

3.6 威布尔分布

3.7 函数的分布

习题3

第4章 变量的数字特征

4.1 数学期望

4.1.1 一般概念定义

4.1.2 变量函数的数学期望

4.1.3 数学期望的性质

4.2 方差

4.2.1 方差定义

4.2.2 方差的性质

4.3 常见分布的期望与方差

习题4

第5章 多维变量

5.1 二维变量的联合分布

5.1.1 联合分布函数

5.1.2 离散型变量的联合分布律

5.1.3 连续型变量的联合概率密度函数

5.2 二维变量的边缘分布

5.2.1 边缘分布函数

……

第6章 极限定理

第7章 数理统计的基本概念

第8章 参数估计

第9章 假设检验

第10章 方差分析

第11章 回归分析

第12章 正交试验设计

第13章 可靠性设计

习题答案

附录A SAS/STAT程序库使用简介

附录B 常用统计数表

主要参考书目