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内容大纲
本书在简要介绍所需的概率论知识的基础上，分两篇着重介绍常用的应用数理统计方法和常见的随机过程。其中，数理统计部分包含数理统计的基本概念与抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析与正交试验设计；随机过程部分包含随机过程的基本概念及类型、泊松过程、马尔可夫链、连续时间马尔可夫链、随机分析、平稳过程。这些内容可为高等院校非数学专业的硕士研究生解决自然科学、工程科学、社会科学等领域的复杂随机问题打下坚实的数学基础。
本书可作为理工科（含工程类型）硕士研究生的教材或参考书，也可供理工科高年级本科生和有关教学及工程技术人员学习、参考。 -
作者介绍
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目录
预备知识
第1章 概率论基础
1.1 概率空间
1.1.1 随机试验、样本空间与随机事件
1.1.2 概率及概率空间
1.1.3 条件概率
1.1.4 事件的独立性
1.2 随机变量及其分布
1.2.1 一维随机变量及其分布
1.2.2 二维随机变量及其分布
1.2.3 n维随机变量及其分布
1.2.4 随机变量函数的分布
1.3 随机变量的数字特征
1.3.1 数学期望
1.3.2 方差
1.3.3 矩、协方差与相关系数
1.4 随机变量的特征函数
1.4.1 特征函数的概念
1.4.2 特征函数的性质
1.4.3 母函数
1.5 多维正态分布
1.5.1 二维正态分布
1.5.2 n维正态分布
1.6 条件分布与条件期望
1.6.1 条件分布
1.6.2 条件期望
1.7 大数定律和中心极限定理
1.7.1 随机变量序列的收敛性
1.7.2 大数定律
1.7.3 中心极限定理
习题1
第一篇 数理统计部分
第2章 数理统计的基本概念与抽样分布
2.1 数理统计的几个基本概念
2.1.1 总体和个体
2.1.2 样本和样本分布
2.1.3 参数空间和分布族
2.2 统计量
2.3 经验分布函数、直方图和顺序统计量
2.3.1 经验分布函数
2.3.2 直方图
2.3.3 顺序统计量
2.4 数理统计中的某些常用分布
2.4.1 χ2分布
2.4.2 t分布
2.4.3 F分布
2.4.4 分位数
2.5 抽样分布
2.5.1 单个正态总体的统计量的分布
2.5.2 双正态总体的统计量的分布
习题2
第3章 参数估计
3.1 参数的点估计
3.1.1 矩估计法
3.1.2 最大似然估计法
3.2 估计量的评价标准
3.2.1 无偏性
3.2.2 有效性
3.2.3 相合性
3.3 区间估计
3.3.1 区间估计的定义与枢轴量法
3.3.2 单个正态总体均值和方差的区间估计
3.3.3 双正态总体均值差和方差比的区间估计
3.3.4 非正态总体参数的区间估计
3.3.5 单侧置信限
习题3
第4章 假设检验
4.1 假设检验的基本概念
4.1.1 假设检验的基本原理与概念
4.1.2 假设检验的基本步骤
4.2 单个正态总体的均值与方差的假设检验
4.2.1 方差σ2已知时均值μ的假设检验
4.2.2 方差σ2未知时均值μ的假设检验
4.2.3 均值μ已知时方差σ2的假设检验
4.2.4 均值μ未知时方差σ2的假设检验
4.3 双正态总体的均值与方差的假设检验
4.3.1 方差已知时双正态总体均值的假设检验
4.3.2 方差未知但相等时双正态总体均值的假设检验
4.3.3 均值未知时双正态总体方差的假设检验
4.3.4 均值已知时双正态总体方差的假设检验
4.4 非正态总体参数的假设检验
4.4.1 指数分布参数λ的假设检验
4.4.2 非正态总体均值检验的大样本法
4.5 非参数假设检验
4.5.1 总体分布函数的拟合优度χ2检验
4.5.2 两个总体独立性的假设检验
4.5.3 两个总体分布比较的假设检验
习题4
第5章 回归分析
5.1 回归分析概述
5.2 一元线性回归分析
5.2.1 一元线性回归模型
5.2.2 未知参数的估计
5.2.3 线性回归效果的显著性检验
5.2.4 预测和控制
5.3 多元线性回归分析
5.3.1 多元线性回归模型
5.3.2 未知参数的估计
5.3.3 多元线性回归的显著性检验
5.4 非线性回归分析
习题5
第6章 方差分析与正交试验设计
6.1 单因素方差分析
6.1.1 单因素试验
6.1.2 数学模型
6.1.3 统计分析
6.2 双因素方差分析
6.2.1 数学模型
6.2.2 无交互作用的双因素方差分析
6.2.3 有交互作用的双因素方差分析
6.3 正交试验设计
6.3.1 正交表
6.3.2 正交试验设计
习题6
第二篇 随机过程部分
第7章 随机过程的基本概念及类型
7.1 随机过程的基本概念
7.1.1 随机过程实例
7.1.2 随机过程的定义
7.1.3 随机过程的分类
7.2 随机过程的有限维分布函数族与数字特征
7.2.1 随机过程的有限维分布
7.2.2 随机过程的数字特征
7.2.3 二维随机过程的数字特征
7.3 复随机过程
7.4 几种重要的随机过程
7.4.1 正交增量过程
7.4.2 独立增量过程
7.4.3 正态过程
7.4.4 维纳过程
7.4.5 马尔可夫过程
习题7
第8章 泊松过程
8.1 泊松过程的定义及数字特征
8.1.1 泊松过程的定义及实例
8.1.2 泊松过程的数字特征
8.2 泊松过程相关的常用分布
8.2.1 到达时间间隔的分布
8.2.2 到达时间的分布
8.2.3 到达时间的条件分布
8.2.4 泊松分布相关问题举例
8.3 复合泊松过程
8.4 非齐次泊松过程
习题8
第9章 马尔可夫链
9.1 马尔可夫链的基本概念及性质
9.1.1 马尔可夫链的定义
9.1.2 转移概率
9.1.3 初始分布与绝对分布
9.1.4 马尔可夫链的实例
9.2 马尔可夫链的状态分类
9.2.1 状态的周期性
9.2.2 状态的常返性
9.2.3 状态属性的判定
9.3 马尔可夫链状态空间的分解
9.3.1 状态的可达与互通
9.3.2 状态空间的闭集
9.3.3 状态空间分解定理
9.4 转移概率的极限与平稳分布
9.4.1 转移概率的极限
9.4.2 平稳分布
习题9
第10章 连续时间马尔可夫链
10.1 连续时间马尔可夫链的转移概率及其性质
10.1.1 连续时间马尔可夫链及其转移概率
10.1.2 转移概率的连续性与可微性
10.2 柯尔莫哥洛夫微分方程与平稳分布
10.2.1 柯尔莫哥洛夫微分方程
10.2.2 极限分布与平稳分布
10.3 生灭过程
10.3.1 生灭过程的定义
10.3.2 生灭过程实例
习题10
第11章 随机分析
11.1 均方收敛的性质与判定准则
11.1.1 均方极限的性质
11.1.2 均方收敛判定准则
11.2 均方连续、均方导数和均方积分
11.2.1 均方连续
11.2.2 均方导数
11.2.3 均方积分
11.3 随机微分方程
11.4 伊藤随机微积分及微分方程
11.4.1 伊藤随机积分
11.4.2 伊藤随机微分
11.4.3 伊藤随机微分方程
习题11
第12章 平稳过程
12.1 平稳过程的概念与实例
12.1.1 平稳过程的概念
12.1.2 平稳过程实例
12.2 平稳过程相关函数的性质
12.2.1 相关函数的性质
12.2.2 联合平稳过程及互相关函数的性质
12.3 平稳过程的各态历经性
12.3.1 各态历经性的概念
12.3.2 均值各态历经性的判定
12.3.3 相关函数各态历经性的判定
12.3.4 各态历经性的应用
12.4 平稳过程的谱密度
12.4.1 相关函数的谱分解
12.4.2 谱密度的物理意义
12.4.3 谱密度的性质和计算
12.4.4 联合平稳过程的互谱密度
12.5 线性系统中的平稳过程
12.5.1 线性时不变系统
12.5.2 频率响应与脉冲响应
12.5.3 线性时不变系统对平稳过程的响应
12.5.4 线性时不变系统的谱分析
习题12
附录A
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