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第1章概率基础1

1.1基本概念1

一、主观概率1

二、主观概率的性质2

三、主观概率的估计2

1.2概率定理3

一、概率的加法定理3

二、概率的乘法定理4

三、Bayes定理5

1.3随机变量的概率分布6

一、变量的类型和包含的信息6

二、随机变量8

三、二项分布9

四、正态分布12

五、X2分布14

六、t分布14

八、期望值15

七、F分布15

习题16

第2章参数估计与假设检验18

2.1抽样分布18

一、发生数的抽样分布18

二、均值分布19

2.2参数估计20

一、点估计20

二、区间估计21

2.3假设检验24

一、基本概念24

二、检验结果的实际意义27

三、检验功效28

四、假设检验的一般程序28

习题29

第3章参数检验30

3.1单样本的均值检验30

一、样本容量n足够大30

二、小样本情况31

三、有关临界值的说明32

3.2双样本的均值检验33

一、大样本情况34

二、小样本情况36

3.3配对样本的t检验38

3.4比例样本的假设检验40

一、样本的比例检验40

二、双样本的比例比较43

一、配对样本的t检验（pairedd-sanples T test）45

3.5参数检验的SPSS输出45

二、独立样本的t检验（independent-sanples T test）47

习题50

第4章X2检验51

4.1单向分类的X2检验51

一、基本原理51

二、应用举例52

4.2双向分类的X2检验54

一、基本原理55

二、应用举例56

习题59

第5章回归分析62

5.1一元线性回归模型63

一、基本概念63

二、回归系数的估计64

三、回归模型的基本假设65

四、线性回归的统计推断66

一、人均消费与国内生产总值70

5.2应用实例70

二、国债的发行对储蓄存款的影响72

5.3多元线性回归模型73

一、回归系数的估计74

二、偏回归系数和复相关系数74

三、线性回归的统计推断75

四、标准回归系数75

六、偏F检验与选择自变量76

五、部分和偏相关系数76

七、名义和有序变量的应用78

5.4案例及计算机应用80

一、背景介绍80

二、变量设置及说明81

三、数据及分析步骤82

四、结果解释85

习题86

第6章不确定条件下的决策88

6.1决策问题的表示88

6.2“好中求好”的决策方法90

6.3“坏中求好”的决策方法92

6.4α系数决策方法93

6.5萨凡奇（Savage）决策方法95

习题96

7.1Bayes决策标准98

一、基本原理98

第7章风险决策98

二、应用99

三、若干问题的说明102

7.2Bayes决策标准与经典的假设检验103

7.3决策树106

一、决策树中的决策点和方案枝106

二、机会点和概率枝107

7.4风险决策的敏感性分析109

一、效用测量的必要性111

7.5效用理论111

二、币值和后果的效用112

三、效用函数的导出113

四、关于效用的几点说明115

五、效用在保险领域中的应用118

习题120

第8章运用样本信息的决策124

8.1使用样本信息修正自然状态的概率124

一、运用伯努利分布修正自然状态的概率124

二、运用正态分布修正自然状态的概率129

8.2使用连续函数的决策理论131

一、先验分布和后验分布132

二、Break-Even分析136

三、边际分析139

8.3信息的价值142

一、完全信息的价值143

二、样本信息的价值145

习题148

第9章多目标决策151

9.1层次分析151

一、AHP中层次的确定152

二、判断矩阵153

三、局部优先序（权重）的确定154

四、判断矩阵的一致性检验156

五、合成权重158

六、若干应用问题的解释159

七、运用EC实现AHP161

八、应用案例166

9.2多属性效用分析168

一、多属性效用分析的基本原理169

二、多属性效用函数的建立170

三、权重的指派173

四、效用的测量及各方案的比较174

习题185

一、状态转移概率及转移概率矩阵188

10.1基本概念188

第10章马尔可夫过程188

二、一步平稳转移概率189

10.2马尔可夫过程预测190

10.3马尔可夫过程应用193

一、应收账目分析193

二、项目效果评估196

三、人才合理结构的控制197

习题198