第1章 概率基础<br>1.1 基本概念<br>一 主观概率<br>二 主观概率的性质<br>三 主观概率的估计<br>1.2 概率定理<br>一 概率的加法定理<br>二 概率的乘法定理<br>三 Bayes定理<br>1.3 随机变量的概率分布<br>一 变量的类型和包含的信息<br>二 随机变量<br>三 二项分布<br>四 正态分布<br>五 X2分布<br>六 t分布<br>七 F分布<br>八 期望值<br>习题<br>第2章 参数估计与假设检验<br>3.1 抽样分布<br>一 发生数的抽样分布<br>二 均值分布<br>2.2 参数估计<br>一 点估计<br>二 区间估计<br>2.3 假设检验<br>一 基本概念<br>二 检验结果的实际意义<br>三 检验功效<br>四 假设检验的一般程序<br>习题<br>第3章 参数检验<br>第4章 X2检验<br>第5章 回归分析<br>第6章 不确定条件下的决策<br>第7章 风险决策<br>第8章 运用样本信息的决策<br>第9章 多目标决策<br>第10章 马尔可夫过程<br>参考文献
展开