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应用数理统计|3版(孙荣恒编著)演讲人202X-11-112020应用数理统计|3版(孙荣恒编著)演讲人202X-11-1121封面封面2

封面封面3应用数理统计应用数理统计4应用数理统计应用数理统计5内容简介内容简介6内容简介内容简介7序序8

序序9第二版序第二版序10第二版序第二版序11第一版序第一版序12第一版序第一版序13第一章抽样分布第一章抽样分布14第一章抽样分布1.1.1基本概念1.1.2顺序统计量1.1.3经验分布函数1.1.4几个重要分布

§1.1基本概念、顺序统计量与经验分布函数§1.2多元正态分布与正态二次型§1.3抽样分布定理§1.4分位数习题一

第一章抽样分布1.1.1基本概念§1.1基本概念、顺序15第二章参数估计第二章参数估计16第二章参数估计01§2.1点估计常用方法02§2.2评价估计量好坏的标准03§2.3*充分性与完备性04§2.4区间估计05§2.5贝叶斯(Bayes)估计06§2.6截尾寿命试验中指数分布和几何分布的参数估计第二章参数估计01§2.1点估计常用方法02§2.2评价估计17第二章参数估计习题二第二章参数估计习题二18第二章参数估计§2.1点估计常用方法2.1.1矩法2.1.2极大似然法第二章参数估计§2.1点估计常用方法2.1.1矩法2.1.219第二章参数估计§2.2评价估计量好坏的标准2.2.3一致性(相合性)2.2.2一致最小方差无偏估计量2.2.1无偏性与有效性第二章参数估计§2.2评价估计量好坏的标准2.2.3一致性(20第二章参数估计§2.3*充分性与完备性2.3.1充分性2.3.2完备性第二章参数估计§2.3*充分性与完备性2.3.1充分性2.321第二章参数估计§2.4区间估计0102032.4.1一个正态总体的情况2.4.2两个正态总体的情况2.4.3指数分布与0—1分布参数的区间估计第二章参数估计§2.4区间估计0102032.4.1一个正态22第二章参数估计§2.5贝叶斯(Bayes)估计01032.5.1决策论的基本概念2.5.2最大风险最小化估计2.5.3后验分布020405062.5.4贝叶斯估计2.5.5先验分布的选取2.5.6最大后验估计第二章参数估计§2.5贝叶斯(Bayes)估计01032.523第二章参数估计§2.5贝叶斯(Bayes)估计01022.5.7贝叶斯区间估计2.5.8离散型分布中参数的贝叶斯估计与极大似然估计第二章参数估计§2.5贝叶斯(Bayes)估计01022.524C2.6.3指数分布参数λ的贝叶斯估计B2.6.2指数分布中参数的区间估计D2.6.4几何分布中参数q的估计A2.6.1指数分布中参数的点估计第二章参数估计§2.6截尾寿命试验中指数分布和几何分布的参数估计C2.6.3指数分布参数λ的贝叶斯估计B2.6.2指数分布中25第三章假设检验第三章假设检验26第三章假设检验§3.1假设检验的基本思想与基本概念01§3.2参数假设检验02§3.3非参数假设检验03§3.4*一致最优势检验04§3.5*质量控制05习题三06第三章假设检验§3.1假设检验的基本思想与基本概念01§3.27第三章假设检验§3.2参数假设检验013.2.1单个正态总体均值的假设检验023.2.2单个正态总体方差的假设检验033.2.3两个正态总体均值的假设检验043.2.4两个正态总体方差的假设检验053.2.5广义似然比检验063.2.6*似然比检验第三章假设检验§3.2参数假设检验013.2.1单个正态总体28第三章假设检验§3.2参数假设检验3.2.7指数分布中参数λ的假设检验013.2.8截尾试验中指数分布参数的假设检验02第三章假设检验§3.2参数假设检验3.2.7指数分布中参数λ29第三章假设检验§3.3非参数假设检验3.3.3伯努利过程与泊松过程的检验3.3.2两总体之间关系的假设检验3.3.1分布函数的拟合检验第三章假设检验§3.3非参数假设检验3.3.3伯努利过程与泊30第三章假设检验§3.4*一致最优势检验3.4.1势函数3.4.2奈曼-皮尔逊基本引理第三章假设检验§3.4*一致最优势检验3.4.1势函数3.431第三章假设检验§3.5*质量控制3.5.1验收抽样方案的制订3.5.2计量控制3.5.3计件控制与计点控制第三章假设检验§3.5*质量控制3.5.1验收抽样方案的制订32第四章方差分析与正交试验设计第四章方差分析与正交试验设计331324§4.3正交试验设计4.3.1正交表4.3.2正交表的分析习题四

§4.1单因素方差分析4.1.1数学模型4.1.2方差分析§4.2*双因素方差分析4.2.1数学模型4.2.2方差分析第四章方差分析与正交试验设计1324§4.3正交试验设计4.3.1正交表习题四§4.134第五章线性回归模型第五章线性回归模型35第五章线性回归模型§5.1线性模型§5.2最小二乘法估计§5.3检验、预测与控制§5.4带有线性约束的线性回归模型习题五第五章线性回归模型§5.1线性模型36第五章线性回归模型§5.2最小二乘法估计5.2.3例子5.2.2最小二乘法估计量的性质5.2.1β的最小二乘法估计第五章线性回归模型§5.2最小二乘法估计5.2.3例子5.237第五章线性回归模型§5.3检验、预测与控制5.3.1线性模型与回归系数的检验5.3.2预测与控制第五章线性回归模型§5.3检验、预测与控制5.3.1线性模型38第五章线性回归模型§5.4带有线性约束的线性回归模型5.4.2βH的性质5.4.3对假设H0:Hβ=d的检验5.4.1拉格朗日乘子法第五章线性回归模型§5.4带有线性约束的线性回归模型5.4.39附录一定理2.6.2的证明附录一定理2.6.2的证明40附录一定理2.6.2的证明附录一定理2.6.2的证明41附录二定理2.6.4的证明附录二定理2.6.4的证明42附录二定理2.6.4的证明附录二定理2.6.4的证明43附录三常用数理统计表附录三常用数理统计表44附录三常用数理统计表附录三常用数理统计表45附录四常见随机变量分布表附录四常见随机变量分布表46附录四常见随机变量分布表附录四常见随机变量分布表47答案答案48答案

答案49参考文献参考文献50参考文献参考文献51封底封底52

封底封底53感谢聆听感谢聆听54应用数理统计|3版(孙荣恒编著)演讲人202X-11-112020应用数理统计|3版(孙荣恒编著)演讲人202X-11-11255封面封面56

封面封面57应用数理统计应用数理统计58应用数理统计应用数理统计59内容简介内容简介60内容简介内容简介61序序62

序序63第二版序第二版序64第二版序第二版序65第一版序第一版序66第一版序第一版序67第一章抽样分布第一章抽样分布68第一章抽样分布1.1.1基本概念1.1.2顺序统计量1.1.3经验分布函数1.1.4几个重要分布

§1.1基本概念、顺序统计量与经验分布函数§1.2多元正态分布与正态二次型§1.3抽样分布定理§1.4分位数习题一

第一章抽样分布1.1.1基本概念§1.1基本概念、顺序69第二章参数估计第二章参数估计70第二章参数估计01§2.1点估计常用方法02§2.2评价估计量好坏的标准03§2.3*充分性与完备性04§2.4区间估计05§2.5贝叶斯(Bayes)估计06§2.6截尾寿命试验中指数分布和几何分布的参数估计第二章参数估计01§2.1点估计常用方法02§2.2评价估计71第二章参数估计习题二第二章参数估计习题二72第二章参数估计§2.1点估计常用方法2.1.1矩法2.1.2极大似然法第二章参数估计§2.1点估计常用方法2.1.1矩法2.1.273第二章参数估计§2.2评价估计量好坏的标准2.2.3一致性(相合性)2.2.2一致最小方差无偏估计量2.2.1无偏性与有效性第二章参数估计§2.2评价估计量好坏的标准2.2.3一致性(74第二章参数估计§2.3*充分性与完备性2.3.1充分性2.3.2完备性第二章参数估计§2.3*充分性与完备性2.3.1充分性2.375第二章参数估计§2.4区间估计0102032.4.1一个正态总体的情况2.4.2两个正态总体的情况2.4.3指数分布与0—1分布参数的区间估计第二章参数估计§2.4区间估计0102032.4.1一个正态76第二章参数估计§2.5贝叶斯(Bayes)估计01032.5.1决策论的基本概念2.5.2最大风险最小化估计2.5.3后验分布020405062.5.4贝叶斯估计2.5.5先验分布的选取2.5.6最大后验估计第二章参数估计§2.5贝叶斯(Bayes)估计01032.577第二章参数估计§2.5贝叶斯(Bayes)估计01022.5.7贝叶斯区间估计2.5.8离散型分布中参数的贝叶斯估计与极大似然估计第二章参数估计§2.5贝叶斯(Bayes)估计01022.578C2.6.3指数分布参数λ的贝叶斯估计B2.6.2指数分布中参数的区间估计D2.6.4几何分布中参数q的估计A2.6.1指数分布中参数的点估计第二章参数估计§2.6截尾寿命试验中指数分布和几何分布的参数估计C2.6.3指数分布参数λ的贝叶斯估计B2.6.2指数分布中79第三章假设检验第三章假设检验80第三章假设检验§3.1假设检验的基本思想与基本概念01§3.2参数假设检验02§3.3非参数假设检验03§3.4*一致最优势检验04§3.5*质量控制05习题三06第三章假设检验§3.1假设检验的基本思想与基本概念01§3.81第三章假设检验§3.2参数假设检验013.2.1单个正态总体均值的假设检验023.2.2单个正态总体方差的假设检验033.2.3两个正态总体均值的假设检验043.2.4两个正态总体方差的假设检验053.2.5广义似然比检验063.2.6*似然比检验第三章假设检验§3.2参数假设检验013.2.1单个正态总体82第三章假设检验§3.2参数假设检验3.2.7指数分布中参数λ的假设检验013.2.8截尾试验中指数分布参数的假设检验02第三章假设检验§3.2参数假设检验3.2.7指数分布中参数λ83第三章假设检验§3.3非参数假设检验3.3.3伯努利过程与泊松过程的检验3.3.2两总体之间关系的假设检验3.3.1分布函数的拟合检验第三章假设检验§3.3非参数假设检验3.3.3伯努利过程与泊84第三章假设检验§3.4*一致最优势检验3.4.1势函数3.4.2奈曼-皮尔逊基本引理第三章假设检验§3.4*一致最优势检验3.4.1势函数3.485第三章假设检验§3.5*质量控制3.5.1验收抽样方案的制订3.5.2计量控制3.5.3计件控制与计点控制第三章假设检验§3.5*质量控制3.5.1验收抽样方案的制订86第四章方差分析与正交试验设计第四章方差分析与正交试验设计871324§4.3正交试验设计4.3.1正交表4.3.2正交表的分析习题四

§4.1单因素方差分析4.1.1数学模型4.1.2方差分析§4.2*双因素方差分析4.2.1数学模型4.2.2方差分析第四章方差分析与正交试验设计1324§4.3正交试验设计4.3.1正交表习题四§4.188第五章线性回归模型第五章线性回归模型89第五章线性回归模型§5.1线性模型§5.2最小二乘法估计§5.3检验、预测与控制§5.4带有线性约束的线性回归模型习题五第五章线性回归模型§5.1线性模型90第五章线性回归模型§5.2最小二乘法估计5.2.3例子5.2.2最小二乘法估计量的性质5.2.1β的最小二乘法估计第五章线性回归模型§5.2最小二乘法估计5.2.3例子5.291第五章线性回归模型§5.3检验、预测与控制5.3.1线性模型与回归系数的检验5.3.2预测与控制第五章线性回归模型§5.3检验、预测与控制5.3.1线性模型92第五章线性回归模型§5.4带有线性约束的线性回归模型5.4.2βH的性质5.4.3对假设H0:Hβ=d的检验5.4.1拉格朗日乘子法第五章线性回归模型§5.4带有线性约束的线性回归模型5.4.93附录一定理2.6.2的证明附录一定理2.6.2的证明