概率论与数理统计 陈希孺 编著.pdf
本书是高等学校理工科概率统计课程的教材，也可用于大学及师范学院数学系概率课程的教材，内容包括概率论的基本概念、随机变量与概率分布、随机变量的数字特征、参数估计和假设检验、回归分析、相关分析与方差分析等。 本书论述严谨，通俗易懂。为使读者更好地理解本书内容，书中给出大量例
陈希孺
线性模型参数的估计理论.pdf
本书共分四章，第一章是预备知识，第二章讨论线性模型回归系数的最小二乘估计及一般线性估计的相合性问题，第三章介绍误差方差估计的大样本性质，第四章讨论小样本理论。
线性模型参数的估计理论.pdf
本书为作者近几年在数理统计线性模型参数估计理论方面所做的研究工作的总结． 全书共分四章．第一章是预备知识；第二章讨论线性模型回归系数的最小二乘估计及一般线性估计的相合性问题；第三章介绍误差方差估计的大样本理论；第四章讨论小样本理论，即回归系数的线性估计与误差方差的
概率论与数理统计.pdf
本书内容包括概率论的基本概念、随机变量与概率分布、随机变量的数字特征、参数估计和假设检验、回归分析、相关分析与方差分析等。
数理统计引论.pdf
本书是以育年科研作者作为主要对象而编写的，本书严格而系统地阐明了数理统计的基本原理，并尽量反映本学科的现代面貌。关于应用方而只作为解释原理和方法的手段，而不是本书的目的。 本书主要内容有：点估计，假设检验，线性模型和非参数统计等。书末附有习题。