本书对以往的教学内容进行了一些改革，以突出"应用"的目的，在不影响本课程理论体系完整性和逻辑关联性的条件下，适当减少、减弱了概率论部分的理论深度和难度。主要内容包括概率论、数理统计以及演示与实验三个部分。概率论部分包括基本概念、一维及多维随机变量及其分布、数字特征、大数定律等；数理统计部分主要包括描述性统计分析、抽样分布、参数估计、假设检验以及回归分析等。实验包括随机模拟实验、演示实验以及综合应用类
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目录
前言
第1章 随机事件与概率 1
1.1 随机事件 1
1.2 随机事件的概率 6
1.3 概率的计算 13
1.4 随机事件的独立性 18
*1.5 拓展与应用 21
习题1 24
第2章 一维随机变量及其分布 27
2.1 随机变量 27
2.2 一维随机变量及其概率分布 30
2.3 一维随机变量函数的分布 41
*2.4 拓展与应用 44
习题2 47
第3章 多维随机变量及其分布 51
3.1 二维随机变量 51
3.2 边缘分布 56
3.3 随机变量的独立性 59
3.4 二维随机变量函数的分布 63
*3.5 拓展与应用 66
习题3 68
第4章 随机变量数字特征 72
4.1 数学期望 72
4.2 方差 80
4.3 常见概率分布的数字特征及其应用 82
4.4 协方差与相关系数 89
*4.5 拓展与应用 94
习题4 97
第5章 大数定律与中心极限定理 100
5.1 大数定律 100
5.2 中心极限定理 104
*5.3 拓展与应用 109
习题5 113
第6章 描述性统计分析 116
6.1 描述性统计基本概念 116
*6.2 样本分布的图形表示 122
6.3 常用统计分布 126
6.4 抽样分布.130
*6.5 拓展与应用 137
习题6 139
第7章 参数估计 143
7.1 参数的点估计 143
7.2 点估计的优良性评价 150
7.3 正态总体参数的区间估计 153
7.4 非正态总体参数的区间估计 161
*7.5 拓展与应用 164
习题7 167
第8章 假设检验 170
8.1 假设检验基本概念 170
8.2 单个总体参数的假设检验 176
8.3 两个正态总体参数的假设检验 183
8.4 分布的假设检验.188
*8.5 假设检验的p-值法 194
*8.6 拓展与应用 197
习题8 200
第9章 演示与实验 204
9.1 SAS简介 204
9.2 演示与实验一 209
9.3 演示与实验二 213
9.4 演示与实验三 222
9.5 演示与实验四 228
课后习题参考答案 238
参考文献 254
附表 255
附表1 二项分布累计概率值表 255
附表2 标准正态分布表 259
附表3 泊松分布表 261
附表4 χ2分布表 265
附表5 t分布表 267
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