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第一章 概述1

§1.1引言1

目 录1

§1.2统计图2

§1.3集中趋势与离散趋势的度量8

第二章 概率11

§2.1引言11

§2.2一个简单的概率模型15

§2.3概率的加法定理16

§2.4条件概率和乘法定理18

§2.5全概率定理和贝叶斯定理21

§2.6概率的计算方法23

§3.1 引言25

第三章 随机变量25

§3.2随机变量的概率分布27

§3.3离散型和连续型随机变量29

§3.4随机变量在概率计算中的作用33

§3.5随机变量的数学期望和方差35

第四章 二项分布39

§4.1引言39

§4.2二项概率公式39

§4.3二项分布的数学期望和方差42

§4.4二项分布模型的应用举例45

第五章 正态分布50

§5.1引言50

§5.2中心极限定理51

§5.3正态分布的概率计算53

§5.4用正态分布作为二项分布的近似58

§5.5正态概率模型的应用举例59

第六章 参数估计62

§6.1引言62

§6.2点估计和区间估计63

§6.3点估计的好坏标准64

§6.4获得估计量的方法66

§6.5区间估计69

§6.6样本容量的计算71

第七章 假设检验74

§7.1 引言74

§7.2错误的类型75

§7.3假设检验的应用举例79

§7.4双侧检验83

第八章 小样本理论86

§8.1引言86

§8.2总体平均数的估计89

§8.3总体方差的估计92

§8.4两个总体平均数的比较97

§8.5对差检验99

§8.6两个总体方差的比较102

第九章 回归分析和相关分析105

§9.1 引言105

§9.2简单回归模型105

§9.3随机误差的方差估计111

§9.4 回归模型在预测中的应用115

§9.5相关系数118

第十章 多元线性回归和时间序列分析124

§10.1 引言124

§10.2多元线性回归模型124

§10.3多重共线性133

§10.4序列相关135

§10.5时间序列分析139

第十一章 线性回归模型和时间序列模型在预测中的应用151

§11.1 引言151

§11.2用线性回归模型进行预测151

§11.3用时间序列模型进行预测153

§11.4 回归模型和时间序列模型预测的比较161

§12.1 引言168

第十二章 抽样的应用168

§12.2统计质量管理169

§12.3批量验收抽样（进货验收）177

§12.4审计中的统计抽样方法182

§12.5审计中的属性抽样190

§12.6审计中的其他抽样方法194

第十三章 决策分析197

§13.1 引言197

§13.2决策问题的一般分析方法198

§13.3补充信息的期望价值206

第十四章 模拟216

§14.1 引言216

§14.2如何从一个概率分布中产生随机数217

§14.3模拟的应用举例225

§14.4决策分析模型的模拟231

第十五章 工程规划中的网络方法236

§15.1 引言236

§15.2计划评审法的应用举例236

§15.3计划评审法中的网络分解243

§15.4网络中的成本因素244

§15.5工作时间不确定情况下的网络分析251

§15.6网络技术的模拟254

第十六章 线性规划259

§16.1引言259

§16.2线性方程和线性不等式260

§16.3线性规划问题的图解法262

§16.4 线性规划问题的单纯形法269

第十七章 存储模型281

§17.1引言281

§17.2经济批量模型281

§17.3经济批量模型的限制和推广287

§17.4单位采购价格有变动的存储模型292

附表Ⅰ 二项概率表296

附表Ⅱ 标准正态分布的分布函数值表300

附表Ⅲt分布的ta值表302

附表Ⅳx2分布的xa？值表303

附表Ⅴ F分布的F(n1n2)a值表305

附表Ⅵ杜宾－瓦特森检验上下界表310

附表Ⅶ随机数表313