工業(yè)統(tǒng)計學(xué)

第1章 統(tǒng)計學(xué)導(dǎo)論
1.1 什么是統(tǒng)計學(xué)
1.2 統(tǒng)計學(xué)的應(yīng)用
習(xí)題1
第2章 統(tǒng)計在工程中的作用
2.1 工程方法和統(tǒng)計思想
2.2 收集工程數(shù)據(jù)
2.3 機(jī)械與實(shí)證模型
2.4 概率和概率模型
習(xí)題2
第3章 數(shù)據(jù)的表示方法
3.1 莖葉圖
3.2 頻率分布和直方圖
3.3 箱形圖
3.4 時間序列圖
3.5 概率圖
習(xí)題3
第4章 概率
4.1 樣本空間和事件
4.1.1 隨機(jī)試驗
4.1.2 樣本空間
4.1.3 事件
4.2 概率的定義
4.2.1 介紹
4.2.2 概率公理化定義
4.3 加法法則
4.4 條件概率
4.5 乘法法則和全概率法則
4.5.1 乘法法則
4.5.2 全概率法則
4.6 獨(dú)立性
4.7 貝葉斯定理
4.8 隨機(jī)變量
習(xí)題4
第5章 離散隨機(jī)變量及其概率分布
5.1 離散隨機(jī)變量
5.2 概率分布列
5.3 累積分布函數(shù)
5.4 離散隨機(jī)變量的均值和方差
5.5 離散均勻分布
5.6 二項分布
5.7 幾何分布和負(fù)二項分布
5.7.1 幾何分布
5.7.2 負(fù)二項分布
5.8 超幾何分布
5.9 泊松分布
習(xí)題5
第6章 連續(xù)隨機(jī)變量及其概率分布
6.1 連續(xù)隨機(jī)變量
6.2 概率密度函數(shù)
6.3 累積分布函數(shù)
6.4 連續(xù)隨機(jī)變量的均值和方差
6.5 連續(xù)均勻分布
6.6 正態(tài)分布
6.7 二項分布和泊松分布的正態(tài)近似
6.8 指數(shù)分布
6.9 埃爾朗分布和伽馬分布
6.9.1 埃爾朗分布
6.9.2 伽馬分布
6.1 0韋布爾分布
6.1 1對數(shù)正態(tài)分布
習(xí)題6
……
第7章 多維隨機(jī)變量及其分布
第8章 統(tǒng)計量及其抽樣分布
第9章 參數(shù)點(diǎn)估計
第10章 單個總體參數(shù)的區(qū)間估計
第11章 單個總體參數(shù)的假設(shè)檢驗
第12章 兩個總體的統(tǒng)計推斷
第13章 一元線性回歸
附錄  MATLAB在統(tǒng)計中的應(yīng)用
附表1  泊松分布數(shù)值表