第1章 基本概念与抽样分布（1）
1.1 总体、个体、样本（2）
1.2 统计量（4）
1.3 抽样分布（9）
第2章 估计理论（19）
2.1 经验分布函数与直方图（19）
2.2 参数点估计（22）
2.3 估计量的优良性（29）
2.4 参数的区间估计（34）
第3章 假设检验（44）
3.1 假设检验思想及基本概念（44）
3.2 正态总体中参数的假设检验（47）
3.3 其他分布中参数的假设检验（55）
3.4 非参数假设检验（60）
第4章 回归分析（68）
4.1 一元线性回归（68）
4.2 检验、预测和控制（73）
4.3 多元线性回归（78）
4.4 线性回归的推广（83）
第5章 方差分析和正交设计（88）
5.1 一元方差分析（88）
5.2 二元方差分析（91）
5.3 正交试验法（97）
第6章 贝叶斯估计和最小最大估计（110）
6.1 统计决策问题（110）
16.2 决策函数和风险函数（114）
6.3 贝叶斯估计（120）
第7章 聚类分析和判别分析（126）
7.1 聚类分析（126）
7.2 判别分析（133）
第8章 随机过程初步
8.1 随机过程的概念（140）
8.2 随机过程的有限维分布函数族（142）
8.3 随机过程的数字特征（143）
8.4 平稳时间序列（145）
8.5 平稳时间序列的线性模型（149）
习题答案（155）
附 表（159）
参考文献（193）
随着科学技术的发展，数理统计方法已广泛应用于物理、化学、生物、工业、农业、医学、管理等各个领域。目前，在高等院校中许多工科专业的研究生都开设了数理统计课程，甚至一些专业的高年级本科生也开设了此课程。本书是作者在中南大学多年来讲授工科研究生的“应用统计”课程的讲稿的基础上编写而成的。该书着重介绍数理统计的思想和应用方法，考虑到工科研究生的特点，略去了一些理论性较强的定理的证明，安排了较多的实例，以帮助读者更深刻地理解和掌握一些重要的概念和统计方法。为了满足各个专业、各个层次的读者的需求，在内容的安排上力求全面，这样读者可以根据自己的需求进行灵活的取舍。全书共分为八章，依次是数理统计的基本概念与抽样分布、估计理论、假设检验、回归分析、方差分析和正交设计、贝叶斯估计和最小最大估计、聚类分析和判别分析、随机过程初步。前三章介绍数理统计的基本理论和方法，后五章介绍数理统计的应用方法。该书可作为工科研究生的“应用统计”课教材，也可供大学高年级学生和需要学习一些数理统计知识的读者作为教材和参考书。阅读此书需具有微积分、线性代数和概率论基础知识。本书第一、二、三、八章由王国富副教授编写，第四、五、六、七章由王志忠教授编写。讲授全书约需60学时。少于60学时可根据专业的需要适当取舍。由于作者水平有限和时间仓促，书中错误和不当之处，恳求读者批评指正。
编 者
2003年5月
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