目录



译者序

前言
第1章概述1
11引言1

12案例2

13简要历史5

14章节总结12
第2章概率13
21引言13

22样本空间和集合代数15

23概率函数23

24条件概率27

25独立性44

26组合学57

27组合概率79

28重新审视统计学（蒙特卡罗
技巧）89
第3章随机变量92
31引言92

32二项概率和超几何概率93

33离散随机变量105

34连续随机变量115

35期望值124

36方差139

37联合密度函数145

38随机变量的变换和组合158

39关于均值和方差性质的进一步
研究165

310顺序统计量174

311条件密度181

312矩生成函数187

313重新审视统计学（分辨不同
类型的均值）195
第4章特殊分布197
41引言197

42泊松分布198

43正态分布213

44几何分布232

45负二项分布234

46伽马分布240

47重新审视统计学（蒙特卡罗
模拟）244

附录4A1常用概率密度函数的
特性247

附录4A2中心极限定理的证明248
第5章估计250
51引言250

52参数估计:极大似然法和矩
估计法252

53区间估计265

54估计量的性质279

55最小方差估计量:CramérRao
下界287

56充分估计量290

57相合性296

58贝叶斯估计299

59重新审视统计学(超越经典
估计)309
第6章假设检验312
61引言312

62决策规则312

63检验二项数据H0:p=p0322

64第一类错误和第二类错误327

65最优性的概念：广义似然比341

66重新审视假设检验（统计显著性
与“实际”意义）344
第7章基于正态分布的推断347
71引言347

72比较Y-μσ/n和Y-μS/n347

73推导Y-μS/n的分布350

74有关μ的推断356

75有关σ2的推断371

76重新审视统计学（第二类
错误）379

附录7A1关于Y和S2的一些分布
结果381

附录7A2关于单样本t检验是
GLRT的证明383

附录7A3定理752的证明384
第8章数据类型：简要概述387
81引言387

82数据分类392



83重新审视统计学（为什么样本
“无效”）413
第9章双样本推断414
91引言414

92检验H0:μX=μY415

93检验H0:σ2X=σ2Y——F检验427

94二项数据：检验H0:pX=pY433

95双样本问题的置信区间437

96重新审视统计学（选择
样本）443

附录9A1双样本t检验的推导
(定理922的证明)445
第10章拟合优度检验447
101引言447

102多项式分布447

103拟合优度检验:所有参数
已知452

104拟合优度检验:参数未知461

105列联表468

106重新审视统计学(异常值)478
第11章回归分析480
111引言480

112最小二乘法480

113线性模型502

114协方差和相关性521

115二元正态分布528

116重新审视统计学（如何不解释
样本相关系数）535

附录11A1定理1133的
证明536

第12章方差分析539
121引言539

122F检验540

123多重比较：图基方法550

124用对比检验分假设554

125数据变换562

126重新审视统计学（将统计学科
放在一起——罗纳德· A 费
希尔的贡献）564

附录12A1定理1222的证明565

附录12A2H1为真时SSTR/(k－1)SSE/(n－k)
的分布566
第13章随机区组设计570
131引言570

132随机区组设计的F检验571

133成对t检验584

134重新审视统计学(在双样本t
检验和成对t检验之间选择)589
第14章非参数统计593
141引言593

142符号检验594

143Wilcoxon检验599

144克鲁斯卡尔沃利斯检验611

145弗里德曼检验615

146随机性检验618

147重新审视统计学（比较参数和
非参数检验）623
第15章析因数据627
151引言627

152双因子析因数据629