前言
第一章随机事件及其概率
第一节随机事件
第二节随机事件的概率
第三节条件概率
第四节随机事件的独立性
第五节综合例题
第二章一维随机变量及其分布
第一节随机变量与分布函数
第二节离散型随机变量
第三节连续型随机变量
第四节随机变量函数的分布
第五节综合例题
第六节实际案例
第三章多维随机变量及其分布
第一节多维随机变量及其分布函数
第二节边缘分布
第三节随机变量的独立性
第四节条件分布
第五节多维随机变量函数的分布
第六节综合例题
第四章随机变量的数字特征
第一节数学期望
第二节方差
第三节协方差与相关系数
第四节随机变量的矩
第五节综合例题
第六节实际案例
第五章大数定律与中心极限定理
第一节切比雪夫不等式与大数定律
第二节中心极限定理
第三节综合例题
第六章数理统计的基本概念与抽样分布
第一节总体与样本
第二节统计量与三大抽样分布
第三节正态总体的抽样分布
第四节常用的数据描述方法
第五节综合例题
第七章参数估计
第一节点估计
第二节估计量的评价标准
第三节正态总体参数的区间估计
第四节单侧置信区间
第五节综合例题
第六节实际案例
第八章假设检验
第一节假设检验的基本概念
第二节单个正态总体的假设检验
第三节两个正态总体的假设检验
第四节单侧假设检验
第五节非正态总体参数的假设检验
第六节综合例题
第七节实际案例
第九章方差分析
第一节单因素方差分析
第二节双因素方差分析
第三节综合例题
第十章回归分析
第一节相关与回归分析概述
第二节一元线性回归
第三节多元线性回归
第四节一元非线性回归
第五节综合例题
第十一章概率论与数理统计在Python中的实现
第一节Python简介
第二节生成随机数
第三节古典概率及其模型
第四节随机变量及其分布
第五节随机变量的数字特征
第六节样本的数字特征
第七节参数估计
第八节假设检验
第九节方差分析
第十节回归分析
部分习题的参考答案
附录
附录A标准正态分布函数表
附录Bt分布的分位数表
附录Cχ2分布的分位数表
附录DF分布的分位数表
参考文献