統(tǒng)計(jì)分布

第一章 預(yù)備知識(shí)
1．1 事件和概率
1．1．1 隨機(jī)現(xiàn)象及其統(tǒng)計(jì)規(guī)律性
1．1．2 事件的運(yùn)算
1．1．3 概率及其公理化定義
1．1．4 條件概率
1．1．5 獨(dú)立性
1．2 隨機(jī)變量及其分布
1．2．1 隨機(jī)變量的定義
1．2．2 離散型隨機(jī)變量
1．2．3 連續(xù)型隨機(jī)變量
1．2．4 分布函數(shù)
1．3 隨機(jī)變量的特征數(shù)
1．3．1 數(shù)學(xué)期望
1．3．2 方差
1．3．3 高階矩
1．3．4 眾數(shù)、分位點(diǎn)和中位數(shù)
1．4 矩母函數(shù)與特征函數(shù)
1．5 隨機(jī)向量及其分布
1．5．1 隨機(jī)向量
1．5．2 分布函數(shù)
1．5．3 邊緣分布
1．5．4 獨(dú)立性
1．5．5 條件分布
1．5．6 矩
1．5．7 特征函數(shù)
1．6 隨機(jī)變量函數(shù)的分布
1．7 分布參數(shù)的估計(jì)和檢驗(yàn)
1．8 計(jì)筻統(tǒng)計(jì)分布的一些R函數(shù)
第二章 離散型隨機(jī)變量的分布
2．1 兩點(diǎn)分布
2．2 二項(xiàng)分布
2．2．1 定義
2．2．2 性質(zhì)
2．2．3 應(yīng)用
2．2．4 近似計(jì)算
2．3 泊松分布
2．3．1 定義
2．3．2 性質(zhì)
2．3．3 應(yīng)用
2．4 超幾何分布
2．4．1 定義
2．4．2 性質(zhì)
2．4．3 應(yīng)用
2．4．4 近似計(jì)算
2．5 幾何分布
2．5．1 定義
2．5．2 性質(zhì)
2．5．3 應(yīng)用
2．6 負(fù)二項(xiàng)分布
2．6．1 定義
2．6．2 性質(zhì)
2．6．3 應(yīng)用
2．7 一些其他離散分布
2．7．1 離散型均勻分布
2．7．2 負(fù)超幾何分布
2．7．3 截塔（zeta）分布
2．7．4 截尾泊松分布
2．7．5 冪級(jí)數(shù)分布
*2．8 缸的模型和占有問題
*2．9 求離散型分布矩的一種方法
2．9．1 有限差算子
2．9．2 一些離散型隨機(jī)變量的矩
第三章 正態(tài)分布及其有關(guān)的分布
3．1 正態(tài)分布
3．1．1 定義
3．1．2 性質(zhì)
3．1．3 應(yīng)用
3．2 對(duì)數(shù)正態(tài)分布
3．2．1 定義
3．2．2 性質(zhì)
3．2．3 應(yīng)用
3．3 x2分布和x分布
3．3．1 定義
3．3．2 性質(zhì)
3．3．3 應(yīng)用
3．3．4 x分布
3．4 t分布
3．4．1 定義
3．4．2 性質(zhì)
3．4．3 應(yīng)用
3．5 F分布
3．5．1 定義
3．5．2 性質(zhì)
3．5．3 應(yīng)用
*3．6 x2分布、t分布和F分布密度的推導(dǎo)
3．6．1 x2分布密度的推導(dǎo)
3．6．2 t分布密度的推導(dǎo)
3．6．3 F分布密度的推導(dǎo)
*3．7 非中心x2分布
3．7．1 定義
3．7．2 性質(zhì)
3．7．3 應(yīng)用和計(jì)算
3．8 非中心t分布
3．8．1 定義
3．8．2 性質(zhì)
3．8．3 應(yīng)用和分布函數(shù)的計(jì)算
3．9 非中心F分布
3．9．1 定義
3．9．2 性質(zhì)
3．9．3 應(yīng)用和分布函數(shù)的計(jì)算
第四章 連續(xù)型隨機(jī)變量的分布
4．1 有限區(qū)間上的均勻分布
4．1．1 定義
4．1．2 性質(zhì)
4．1．3 應(yīng)用
4．2 韋布爾分布
4．2．1 定義
4．2．2 性質(zhì)
4．2．3 應(yīng)用
4．3 伽瑪分布
4．3．1 定義
4．3．2 性質(zhì)
4．3．3 應(yīng)用
4．4 貝塔分布
4．4．1 定義
4．4．2 性質(zhì)
4．4．3 應(yīng)用
4．5 冪函數(shù)分布
4．5．1 定義
4．5．2 性質(zhì)
4．6 柯西分布
4．6．1 定義
4．6．2 性質(zhì)
4．6．3 應(yīng)用
4．7 邏輯斯諦分布
4．7．1 定義
4．7．2 性質(zhì)
4．7．3 應(yīng)用
4．8 極值分布
4．8．1 定義
4．8．2 性質(zhì)
4．8．3 應(yīng)用
4．9 拉普拉斯分布
4．9．1 定義
4．9．2 性質(zhì)
4．9．3 應(yīng)用
4．10 最大似然估計(jì)
第五章 分布擬合檢驗(yàn)
5．1 皮爾遜的x2檢驗(yàn)
5．2 經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)
5．3 柯爾莫哥洛夫檢驗(yàn)、斯米爾諾夫檢驗(yàn)
5．3．1 柯爾莫哥洛夫檢驗(yàn)
5．3．2 斯米爾諾夫檢驗(yàn)
*5．4 A2和W2檢驗(yàn)
5．4．1 A2和W2統(tǒng)計(jì)量
5．4．2 計(jì)算公式
*5．5 參數(shù)未知的A2和W2檢驗(yàn)
5．5．1 正態(tài)分布
5．5．2 韋布爾分布
5．5．3 極值分布
5．5．4 邏輯斯諦分布
5．5．5 柯西分布
5．6 正態(tài)性檢驗(yàn)
5．6．1 正態(tài)概率紙的構(gòu)造
5．6．2 J正．態(tài)概率紙的使用方法
5．6．3 偏斜系數(shù)和峰態(tài)系數(shù)法
第六章 多元分布
6．1 多項(xiàng)分布
6．1．1 定義
6．1．2 性質(zhì)
6．1．3 應(yīng)用
*6．2 多元超幾何分布
6．2．1 定義
6．2．2 性質(zhì)
6．2．3 應(yīng)用
*6．3 多元負(fù)二項(xiàng)分布
6．3．1 定義
6．3．2 性質(zhì)
6．4 多元正態(tài)分布
6．4．1 定義
6．4．2 性質(zhì)
6．4．3 應(yīng)用
*6．5 狄利克雷分布
6．5．1 定義
6．5．2 性質(zhì)
6．5．3 應(yīng)用
附表1 正態(tài)分布表
附表2 卡方（x2）分布表
附表3 t分布表
附表4 F分布表
索引
參考文獻(xiàn)