第1章  随机事件与概率
  1.1  基本概念
    1.1.1  随机现象
    1.1.2  随机试验
    1.1.3  样本空间
    1.1.4  随机事件
    1.1.5  事件间的关系及运算
  1.2  事件的概率
    1.2.1  频率
    1.2.2  概率的统计定义
    1.2.3  古典概率
    1.2.4  几何概率
    1.2.5  概率的公理化定义
  1.3  条件概率
    1.3.1  定义及性质
    1.3.2  乘法公式
    1.3.3  全概率公式
    1.3.4  贝叶斯公式
  1.4  事件的独立性
    1.4.1  两个事件的独立性
    1.4.2  多个事件的独立性
    1.4.3  独立重复试验与伯努利概型
  1.5  案例分析
  习题1
第2章  随机变量及其分布
  2.1  随机变量及其分布函数
    2.1.1  随机变量的概念
    2.1.2  分布函数
  2.2  离散型随机变量及其分布
    2.2.1  离散型随机变量及其分布列
    2.2.2  常见离散型随机变量及其分布列
    2.2.3  泊松流
  2.3  连续型随机变量及其密度函数
    2.3.1  密度函数
    2.3.2  常见连续型随机变量及其密度函数
  2.4  随机向量及其联合分布
    2.4.1  随机向量及其联合分布函数
    2.4.2  二维离散型随机向量及其联合分布列
    2.4.3  二维连续型随机向量及其联合密度函数
    2.4.4  边缘分布
  2.5  随机变量的独立性与条件分布
    2.5.1  随机变量的独立性
    2.5.2  随机向量的独立性
    2.5.3  条件分布
  2.6  随机变量的函数及其分布
    2.6.1  随机变量的函数
    2.6.2  随机变量的函数的分布
    2.6.3  随机向量的函数的分布
  2.7  案例分析
  习题2
第3章  随机变量的数字特征
  3.1  数学期望与方差
    3.1.1  数学期望及其性质
    3.1.2  方差及其性质
    3.1.3  矩
    3.1.4  几个重要不等式
  3.2  协方差、相关系数、协方差矩阵
    3.2.1  协方差与相关系数
    3.2.2  协方差矩阵
  3.3  条件数学期望与方差
    3.3.1  条件数学期望
    3.3.2  条件方差
  3.4  特征函数及其性质
    3.4.1  特征函数的概念
    3.4.2  特征函数的性质
    3.4.3  反演定理与唯一性定理
  3.5  案例分析
  习题3
第4章  极限定理
  4.1  大数定律
    4.1.1  问题的提出
    4.1.2  大数定律
  4.2  依概率收敛与依分布收敛
    4.2.1  依概率收敛
    4.2.2  依分布收敛
    4.2.3  两种收敛性间的关系
  4.3  中心极限定理
  4.4  案例分析
  习题4
第5章  样本与抽样分布
  5.1  统计基本概念
    5.1.1  总体
    5.1.2  样本
    5.1.3  统计量
    5.1.4  样本分布函数
  5.2  抽样分布
    5.2.1  正态总体样本均值的分布
    5.2.2  标准正态总体样本平方和的分布
    5.2.3  正态总体样本方差的分布
  5.3  案例分析
  习题5
第6章  参数估计
  6.1  点估计
    6.1.1  矩估计
    6.1.2  最大似然估计
    6.1.3  贝叶斯估计
  6.2  估计量的评价标准
    6.2.1  无偏性
    6.2.2  有效性
    6.2.3  一致性
  6.3  区间估计
    6.3.1  单正态总体中参数的区间估计
    6.3.2  双正态总体中均值差与方差比的区间估计
    6.3.3  贝叶斯区间估计
  6.4  案例分析
  习题6
第7章  假设检验
  7.1  基本概念
    7.1.1  统计假设
    7.1.2  基本思想
    7.1.3  两类错误
    7.1.4  一般步骤
    7.1.5  p-值
  7.2  参数假设检验
    7.2.1  总体均值的检验
    7.2.2  总体方差的检验
  7.3  非参数假设检验
    7.3.1  总体分布拟合的检验
    7.3.2  独立性检验
  7.4  案例分析
  习题7
第8章  方差分析与回归分析
  8.1  方差分析
    8.1.1  单因素方差分析
    8.1.2  双因素方差分析
  8.2  线性回归分析
    8.2.1  线性回归模型
    8.2.2  一元线性回归
    8.2.3  多元线性回归简介
  8.3  案例分析
  习题8
第9章  教育统计初步及应用
  9.1  数据的收集与整理
    9.1.1  数据的收集
    9.1.2  数据的整理
  9.2  数据特征量的计算
    9.2.1  集中量数
    9.2.2  差异量数
  9.3  考试质量的统计分析
    9.3.1  教育测量简介
    9.3.2  考试的质量分析与评价
  9.4  案例分析
  习题9
附表
  附表1  泊松分布概率值表
  附表2  标准正态分布函数值表
  附表3  x2(n)分布上α分位点表
  附表4  T(n)分布上α分位点表
  附表5  F分布上α分位点表
  附表6  Dn的极限分布函数值表
  附表7  K检验的上α分位点表
  附表8  相关系数的上α分位点表
参考文献
索引