概率论与数理统计 及在教育领域中的应用

3 (p1): 第一章 随机事件及其概率
4 (p2): 1.1 随机事件和样本空间
11 (p3): 1.2 概率和频率
13 (p4): 1.3 古典概型
20 (p5): 1.4 几何概型
25 (p6): 1.5 概率的公理化体系
30 (p7): 1.6 条件概率，乘法公式，全概率公式和贝叶斯公式
38 (p8): 1.7 事件的独立性
45 (p9): 1.8 贝努里概型
50 (p10): 习题一
56 (p11): 第二章 随机变量及其概率分布
57 (p12): 2.1 随机变量与分布函数
62 (p13): 2.2 离教型随机变量及其分布列
70 (p14): 2.3 连续型随机变量及其分布密度
79 (p15): 2.4 多维随机变量及其联合概率分布
91 (p16): 2.5 条件分布与随机变量的独立性
100 (p17): 2.6 随机变量的函数的概率分布
114 (p18): 习题二
121 (p19): 第三章 随机变量的数字特征
122 (p20): 3.1 数学期望
128 (p21): 3.2 随机变量函数的数学期望
136 (p22): 3.3 力差与切比雪夫不等式
145 (p23): 3.4 协方差与相关系数
153 (p24): 3.5 矩和协方差矩阵
162 (p25): 3.6 条件数学期望
165 (p26): 3.7 特征函数
174 (p27): 习题三
182 (p28): 第四章 大数定律与中心极限定理
183 (p29): 4.1 大数定律
188 (p30): 4.2 随机变量列的两种收敛性
197 (p31): 4.3 中心极限定理
207 (p32): 习题四
210 (p33): 第五章 数理统计的基本概念
211 (p34): 5.1 总体，样本和统计量
216 (p35): 5.2 统计量的性质和抽样分布
222 (p36): 5.3 次序统计量与经验分布函数
228 (p37): 习题五
231 (p38): 第六章 点估计
232 (p39): 6.1 矩法
236 (p40): 6.2 极大似然法
243 (p41): 6.3 估计量的评价标准
248 (p42): 6.4 罗－克拉美不等式和充分统计量
255 (p43): 习题六
258 (p44): 第七章 假设检验
258 (p45): 7.1 假设检验的提出
264 (p46): 7.2 参数的假设检验
281 (p47): 7.3 参数的置信区间
291 (p48): 7.4 非参数假设检验
306 (p49): 7.5 奈曼－皮尔逊基本引理和一致最优势检验
314 (p50): 习题七
320 (p51): 第八章 方差分析
320 (p52): 8.1 单因子方差分析
332 (p53): 8.2 双因子方差分析
348 (p54): 习题八
351 (p55): 第九章 回归分析
353 (p56): 9.1 一元线性回归
369 (p57): 9.2 多元线性回归
388 (p58): 9.3 非线性回归
395 (p59): 习题九
399 (p60): 第十章 教育统计实例
399 (p61): 10.1 教育统计资料的收集、整理和描述性分析
412 (p62): 10.2 教育现象的相关分析
421 (p63): 10.3 非参数检验方法的运用
430 (p64): 10.4 试卷的统计分析