本书从概率论的基础开始,通过例子与习题的旁征博引,引进了大量近代统计处理的新技术和一些国内同类教材中不常见而又广为使用的分布。其内容既包括工科概率入门、经典统计和现代统计的基础,又加进了不少近代统计中数据处理的实用方法和思想,例如:Bootstrap再抽样法、刀切(Jackkrlife)估计、EM算法、Logistic回归、稳健(Robest)回归、Markov链、Monte Carlo方法等。它的统计内容与国内流行的教材相比,理论较深,模型较多,案例的涉及面要广,理论的应用面要丰富,统计思想的阐述与算法更为具体。本书可作为工科、管理类学科专业本科生、研究生的教材或参考书,也可供教师、工程技术人员自学之用。

出版说明
第2版序
第1版序
译后序
第1章 概率论
1.1 集合论
1.2 概率论基础
1.2.1 公理化基础
1.2.2 概率演算
1.2.3 计数
1.2.4 枚举结果
1.3 条件概率与独立性
1.4 随机变量
1.5 分布函数
1.6 概率密度函数和概率质量函数
1.7 习题
1.8 杂录
第2章 变换和期望
2.1 随机变量函数的分布
2.2 期望
2.3 矩和矩母函数
2.4 积分号下的求导
2.5 习题
2.6 杂录
2.6.1 矩列的**性
2.6.2 其他母函数
2.6.3 矩母函数能否**地确定分布?
第3章 常见分布族
3.1 引言
3.2 离散分布
3.3 连续分布
3.4 指数族
3.5 位置与尺度族
3.6 不等式与恒等式
3.6.1 概率不等式
3.6.2 恒等式
3.7 习题
3.8 杂录
3.8.1 poisson假设
3.8.2 chebychev不等式及其改进
3.8.3 再谈指数族
第4章 多维随机变量
4.1 联合分布与边缘分布
4.2 条件分布与独立性
4.3 二维变换
4.4 多层模型与混合分布
4.5 协方差与相关
4.6 多维分布
4.7 不等式
4.7.1 数值不等式
4.7.2 函数不等式
4.8 习题
4.9 杂录
4.9.1 交换悖论
4.9.2 算术一几何一调和平均值不等式
……
第5章 随机样本的性质
第6章 数据简化原理
第7章 点估计
第8章 假设检验
第9章 区间估计
第10章 渐近评价
第11章 方差分析和回归分析
第12章 回归模型
附录 计算机代数
常用分布