数理统计与随机过程

**章 数理统计的基本概念 1.1 概率论基本提要 1.2 总体、样本和统计量 1.3 抽样分布 习题一 第二章 参数估计 2.1 点估计 2.2 点估计的评价标准 2.3 区间估计 习题二 第三章 假设检验 3.1 假设检验的基本概念和思想 3.2 总体参数的假设检验 3.3 总体分布的x2拟合优度检验 3.4 独立性检验和正态性检验 习题三 第四章 方差分析 4.1 单因素方差分析 4.2 双因素方差分析 4.3 正交试验设计 习题四 第五章 回归分析 5.1 线性回归模型 5.2 参数估计及其性质 5.3 回归方程的显著性检验 5.4 回归方程的预测应用 5.5 非线性回归简介 习题五 第六章 随机过程的基本概念 6.1 随机过程的基本概念 6.2 几类重要的随机过程 习题六 第七章 随机分析初步 7.1 均方极限和均方连续 7.2 均方导数和均方积分 7.3 高斯过程和随机微分方程 习题七 第八章 马尔可夫链 8.1 马尔可夫链及其转移概率 8.2 马尔可夫链的状态分类 8.3 正则链和吸收链 8.4 连续时间马尔可夫链 8.5 MCMC方法和HMM模型 习题八 附表1 常见的一维分布 附表2 常用的分位数表 附表3 常用正交表 参考文献