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绪论1

第一章 随机变量及其分布5

第一节 随机变量5

第二节 随机变量的概率分布8

第三节 随机变量的数字特征14

第四节 二项分布17

第五节 泊松分布26

第六节 正态分布32

第七节 卡方分布46

第八节 t分布51

第九节 F分布57

第二章 参数估计65

第一节 参数的点估计65

第二节 抽样误差68

第三节 参数的区间估计73

第四节 总体均数的区间估计74

第五节 总体率的区间估计82

第六节 总体方差和总体标准差的区间估计84

第三章 t检验89

第一节 假设检验89

第二节 t检验的基本原理98

第三节 样本均数与总体均数比较的t检验101

第四节 配对计量资料比较的t检验103

第五节 两个样本均数比较的t检验105

第六节 校正t检验（t′检验）113

第七节 两个样本几何均数比较的t检验117

第八节 假设检验应注意的问题120

第四章 方差分析124

第一节 F值的意义124

第二节 F检验的基本原理125

第三节 单因素方差分析128

第四节 两因素方差分析139

第五节 多组均数间两两比较146

第六节 拉丁方设计资料的方差分析152

第五章 卡方检验161

第一节 x2值的意义161

第二节 卡方检验的基本原理163

第三节 卡方检验的基本方法165

第四节 四格表资料的卡方检验169

第五节 配对计数资料的卡方检验180

第六节 行列表资料的卡方检验183

第七节 行列表的分割188

第八节 拟合适度检验194

第六章 直线相关201

第一节 相关分析的意义201

第二节 相关系数的意义及其计算方法202

第三节 相关系数的显著性检验211

第四节 两个相关系数的显著性检验216

第五节 总体相关系数的估计219

第六节 直线相关分析注意事项220

第七章 直线回归224

第一节 直线回归方程225

第二节 回归方程的估计误差232

第三节 回归系数的显著性检验234

第四节 两个样本回归系数差别的显著性检验237

第五节 回归方程的方差分析239

第六节 总体回归系数的估计246

第七节 利用直线回归方程进行预测和控制247

第八节 直线回归分析注意事项254

第八章 多元线性回归258

第一节 二元线性回归259

第二节 多元线性回归280

第九章 曲线配合299

第一节 曲线配合的意义与一般步骤299

第二节 一些常见的曲线函数图形300

第三节 曲线配合具体方法307

第四节 曲线配合的拟合度——相关指数317

第五节 曲线配合的注意事项320

第十章 非参数统计322

第一节 基本概念322

第二节 秩和检验323

第三节 符号检验333

第四节 随机区组资料的非参数统计法——M检验法336

第五节 等级相关分析339

第六节 Ridit分析342

第七节 非参数统计分析时注意事项351

第十一章 实验设计354

第一节 实验设计的基本要求354

第二节 样本含量的估计358

第三节 随机实验设计的方法367

第十二章 正常值范围379

第一节 正常值范围的意义379

第二节 确定正常值范围的一般原则及其基本内容380

第三节 确定正常值范围的方法383

第十三章 半数效量397

第一节 基本概念397

第二节 半数致死量的计算方法400

第三节 半数致死量实验设计的要求408

第十四章 逐步回归411

第一节 逐步回归的基本思想411

第二节 逐步回归中基本公式414

第三节 逐步回归的具体步骤420

第十五章 判别分析430

第一节 判别分析的基本概念430

第二节 判别分析的基本方法和步骤431

附表452

练习题538

教学大纲573