第一章 數(shù)理統(tǒng)計初步

數(shù)理統(tǒng)計簡介：什么是數(shù)理統(tǒng)計學；數(shù)理統(tǒng)計學的內(nèi)容；數(shù)理統(tǒng)計方法的應用；數(shù)理統(tǒng)計學發(fā)展簡史；數(shù)理統(tǒng)計學的基本概念。數(shù)據(jù)初步處理：頻率分布表；頻率分布圖；樣本統(tǒng)計分析法， 總體、樣本及統(tǒng)計模型；統(tǒng)計量；經(jīng)驗分布函數(shù)，特征函數(shù)，正態(tài)總體下的抽樣分布，分位點。

第二章 參數(shù)估計

參數(shù)的矩估計和極大似然估計；無偏估計，一致最小方差無偏估計(C-R不等式與有效估計，充分估計與完全估計）和相合估計；區(qū)間估計；統(tǒng)計決策理論合極小化極大(Minimax)估計；Bayes估計

第三章 假設檢驗

參數(shù)假設檢驗的基本問題、似然比檢驗和Neyman-Pearson思想；功效檢驗和無偏檢驗；單個正態(tài)總體和兩個正態(tài)總體參數(shù)的假設檢驗；大樣本統(tǒng)計推斷和應用；非參數(shù)檢驗：卡方檢驗，柯爾莫哥洛夫及斯米爾諾夫檢驗，獨立檢驗。

第四章 回歸分析

一元線性回歸，多元線性回歸，多項式回歸，一元曲線回歸

第五章 方差分析和正交試驗設計

單因素試驗方差分析；雙因素試驗方差分析，正交設計思想；基本方法； 極差分析；正交設計的方差分析；交互作用

第六章 相關分析

相關分析的背景介紹，主成分析的數(shù)學模型，主成份的性質(zhì)與求法，因 子分析的數(shù)學模型，求解，典型相關分析的數(shù)學模型，求解，典型相關變量的性質(zhì)

第七章 判別分析

判別分析的背景，馬氏距離，兩個總體和多個總體的距離判別，Bayes判 別，兩個總體和多個總體的Fisher判別法。