第1章 隨機變量、隨機向量及其統(tǒng)計特性 1 1.1 隨機變量的分布與數(shù)字特征參數(shù) 1 1.1.1 分布函數(shù)與密度函數(shù) 1 1.1.2 隨機變量的常用分布 2 1.1.3 隨機變量的數(shù)字特征 16 1.2 概率母函數(shù)、特征函數(shù)與矩母函數(shù) 27 1.2.1 概率母函數(shù) 27 1.2.2 特征函數(shù) 31 1.2.3 矩母函數(shù) 33 1.3 隨機向量及其變換 35 1.3.1 分布函數(shù)、密度函數(shù)與獨立性 36 1.3.2 隨機向量的數(shù)字特征參數(shù) 43 1.3.3 隨機變量與隨機向量的變換 45 1.3.4 n元正態(tài)向量及其線性變換 50 1.3.5 大數(shù)定律與中心極限定理 52 1.4 條件數(shù)學期望與條件方差 53 1.4.1 條件數(shù)學期望 54 1.4.2 條件方差 56 1.5 常用分布表 57 習題 62 第2章 抽樣調(diào)查與抽樣分布 63 2.1 總體、樣本、統(tǒng)計量及其統(tǒng)計特性 64 2.1.1 總體、樣本、統(tǒng)計量與抽樣概型 64 2.1.2 樣本總值、樣本均值與樣本k階原點矩的統(tǒng)計特性 66 2.1.3 總體總值、總體均值與總體比例的估計及誤差 70 2.1.4 順序統(tǒng)計量 73 2.2 抽樣調(diào)查設計 79 2.2.1 抽樣目標、指標體系與誤差設計 79 2.2.2 抽樣組織方式 80 2.2.3 抽樣算法 84 2.2.4 樣本容量的確定 86 2.2.5 統(tǒng)計調(diào)查表與問卷設計 92 2.3 統(tǒng)計數(shù)據(jù)的加工、描述與信息提煉 97 2.3.1 統(tǒng)計數(shù)據(jù)的加工 98 2.3.2 統(tǒng)計數(shù)據(jù)的描述 100 2.3.3 統(tǒng)計信息的提煉 105 習題 113 第3章 參數(shù)估計 115 3.1 估計量及其比較準則 115 3.2 總體參數(shù)的估計 118 3.2.1 矩估計 118 3.2.2 極大似然估計 120 3.2.3 區(qū)間估計 122 3.2.4 廣義極大似然估計與貝葉斯（Bayes）估計 128 3.3 總體均值、總體總值與總體比例的估計 132 3.3.1 分層抽樣下三指標的估計 132 3.3.2 整群抽樣下三指標的估計 138 3.3.3 系統(tǒng)抽樣下三指標的估計 142 習題 142 第4章 假設檢驗 144 4.1 假設檢驗的基本思路與方法 144 4.1.1 小概率事件的實際推斷原理 144 4.1.2 假設檢驗的實施步驟 145 4.1.3 假設檢驗的分類與方法 147 4.2 參數(shù)假設檢驗 147 4.2.1 單個正態(tài)總體參數(shù)的假設檢驗 148 4.2.2 兩個正態(tài)總體參數(shù)的一致性檢驗 151 4.2.3 非正態(tài)總體參數(shù)的假設檢驗 156 4.3 非參數(shù)假設檢驗 157 4.3.1 χ2檢驗法 157 4.3.2 符號檢驗法 166 4.3.3 秩和檢驗法 171 習題 181 第5章 方差分析 184 5.1 單因素方差分析 184 5.2 雙因素方差分析 195 5.2.1 有重復試驗的雙因素方差分析 195 5.2.2 無重復試驗的雙因素方差分析 202 習題 204 第6章 回歸分析 207 6.1 相關分析 207 6.1.1 變量之間的關系 207 6.1.2 相關關系的測定 208 6.1.3 樣本相關系數(shù)r的統(tǒng)計分布 210 6.1.4 總體相關系數(shù)ρ的統(tǒng)計檢驗 211 6.1.5 相關分析中應注意的問題 213 6.2 一元線性回歸分析 213 6.2.1 一元線性回歸模型 214 6.2.2 一元線性回歸模型參數(shù)a和b的估計 214 6.2.3 一元線性回歸方程及有關估計量的性質(zhì) 215 6.2.4 一元線性回歸模型的檢驗 219 6.2.5 一元線性回歸預測與控制 223 6.2.6 曲線回歸的線性化處理 227 6.3 多元線性回歸分析 228 6.3.1 多元線性回歸模型 228 6.3.2 復相關系數(shù)與偏相關系數(shù) 233 6.3.3 多元線性回歸模型的檢驗 236 6.3.4 多元線性回歸預測 239 6.3.5 多元線性回歸分析中的多重共線性 239 6.3.6 多元線性回歸分析中的序列相關 242 6.3.7 多元線性回歸分析中的異方差性 247 習題 252 第7章 判別分析 256 7.1 變量測度與數(shù)據(jù)的變換處理 257 7.1.1 變量測度 257 7.1.2 數(shù)據(jù)的變換處理 258 7.2 距離判別 259 7.3 貝葉斯（Bayes）判別 267 7.4 費歇判別 273 習題 278 第8章 聚類分析 282 8.1 概述 282 8.2 相似性度量 283 8.3 系統(tǒng)聚類法 285 8.4 變量聚類法 289 8.5 動態(tài)聚類法 290 習題 291 第9章 主成分分析 293 9.1 概述 293 9.2 總體的主成分及其特性 295 9.3 用相關矩陣確定主成分 300 9.4 樣本主成分 303 9.5 主成分回歸 306 習題 310 第10章 因子分析 312 10.1 因子分析的基本概念 312 10.2 因子分析模型 313 10.2.1 因子分析模型的性質(zhì) 314 10.2.2 因子載荷矩陣中的幾個統(tǒng)計特性 315 10.2.3 因子載荷矩陣的估計 316 10.3 因子旋轉(zhuǎn)（正交變換） 320 10.3.1 旋轉(zhuǎn)變換后的性質(zhì) 320 10.3.2 因子旋轉(zhuǎn)方法 321 10.4 因子得分 325 10.4.1 因子得分函數(shù) 325 10.4.2 因子得分的應用案例 326 習題 332 附表 335 附表1 標準正態(tài)分布N(0, 1)表 335 附表2 χ2分布表 336 附表3 t分布表 337 附表4 F分布表 338 附表5 符號檢驗表 341 附表6 Wilcoxon符號秩和檢驗的T臨界值 342 附表7 秩和檢驗表 343 附表8 曼〖CD*2]惠特尼U檢驗(MWU的臨界值) 344 附表9 方差齊性的Hartley檢驗表和Cochran檢驗表 345 附表10 累積泊松分布�禼d=0λdd!e-λ數(shù)值表 347 附表11 檢驗相關系數(shù)ρ=0的臨界值(rα)表 349 附表12 DW統(tǒng)計量臨界值表 350 參考文獻 351