数理统计及其应用(原书第6版)

译者序前言
第1章概述1
11引言1
12案例2
13简要历史5
14章节总结12
第2章概率13
21引言13
22样本空间和集合代数15
23概率函数23
24条件概率27
25独立性44
26组合学57
27组合概率79
28重新审视统计学（蒙特卡罗
技巧）89
第3章随机变量92
31引言92
32二项概率和超几何概率93
33离散随机变量105
34连续随机变量115
35期望值124
36方差139
37联合密度函数145
38随机变量的变换和组合158
39关于均值和方差性质的进一步
研究165
310顺序统计量174
311条件密度181
312矩生成函数187
313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
41引言197
42泊松分布198
43正态分布213
44几何分布232
45负二项分布234
46伽马分布240
47重新审视统计学（蒙特卡罗
模拟）244
附录4盇1常用概率密度函数的
特性247附录4盇2中心极限定理的证明248
第5章估计250
51引言250
52参数估计:极大似然法和矩
估计法252
53区间估计265
54估计量的性质279
55最小方差估计量:Cramér睷ao
下界287
56充分估计量290
57相合性296
58贝叶斯估计299
59重新审视统计学(超越经典
估计)309
第6章假设检验312
61引言312
62决策规则312
63检验二项数据H0:p=p0322
64第一类错误和第二类错误327
65最优性的概念：广义似然比341
66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
71引言347
72比较Y-μσ/n和Y-μS/n347
73推导Y-μS/n的分布350
74有关μ的推断356
75有关σ2的推断371
76重新审视统计学（第二类
错误）379
附录7盇1关于Y和S2的一些分布
结果381
附录7盇2关于单样本t检验是
GLRT的证明383
附录7盇3定理752的证明384
第8章数据类型：简要概述387
81引言387
82数据分类392
83重新审视统计学（为什么样本
“无效”）413
第9章双样本推断414
91引言414
92检验H0:μX=μY415
93检验H0:σ2X=σ2Y——F检验427
94二项数据：检验H0:pX=pY433
95双样本问题的置信区间437
96重新审视统计学（选择
样本）443
附录9盇1双样本t检验的推导
(定理922的证明)445
第10章拟合优度检验447
101引言447
102多项式分布447
103拟合优度检验:所有参数
已知452
104拟合优度检验:参数未知461
105列联表468
106重新审视统计学(异常值)478
第11章回归分析480
111引言480
112最小二乘法480
113线性模型502
114协方差和相关性521
115二元正态分布528
116重新审视统计学（如何不解释
样本相关系数）535附录11盇1定理1133的
证明536第12章方差分析539
121引言539
122F检验540
123多重比较：图基方法550
124用对比检验分假设554
125数据变换562
126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盇1定理1222的证明565
附录12盇2H1为真时SSTR/(k－1)SSE/(n－k)
的分布566
第13章随机区组设计570
131引言570
132随机区组设计的F检验571
133成对t检验584
134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
141引言593
142符号检验594
143Wilcoxon检验599
144克鲁斯卡尔沃利斯检验611
145弗里德曼检验615
146随机性检验618
147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
151引言627
152双因子析因数据629
153双因子析因的平方和640
154期望均方650
155示例653
156三因子析因设计662
1572n设计671
158部分析因689
附录统计表700
奇数序号习题答案726
参考文献756