本书为《数理统计——基本概念及专题》的配套习题解答。本书为下册，主要内容包括线性模型——回归和方差分析，离散数据分析，非参数模型，决策理论。并附有概率论基础复习。

本书可供大专院校有关专业作为数理统计课程的配套教材和参考书。

第七章　线性模型——回归和方差分析

 7.1　一般线性模型介绍

 7.2　线性模型中的估计问题

 7.3　线性模型中的检验

 7.4　联合置信区间和多重比较

 7.5　习题与补充

第八章 离散数据分析

 8.1　单个假设的拟合优度

 8.2　分布，族的拟合优度；列联表

 8.3　p子样模型和二项式分布随机变量的“回归”

 8.4　习题与补充

第九章 非参数模型

 9.1　比较两个母体的秩方法

 9.2　符号检验和Wikoxon符号秩检验

 9.3　单向分组的秩检验

 9.4　线性回归和独立性

 9.5　稳健估计和相应的方法

 9.6　拟合优度和模型选取

 9.7　习题与补充

第十章　决策理论

 10.1　决策理论的基本概念

 10.2　决策方法的比较

 10.3　贝叶斯决策方法的计算

 10.4　最大风险最小化决策方法的计算与容许性的建立

 10.5　习题与补充

附录Ⅰ 概率论基础复习

 A.1　基本模型

 A.2　概率模型的基本性质

 A.3　离散型概率模型

 A.4　条件概率及独立性

 A.5　复合试验

 A.6　二项式试验，有放回与无放回抽样

 A.7　欧氏空间上的概率

 A.8　随机变量和向量：变换问题

 A.9　随机变量和向量的独立性

 A.10　随机变量的期望

 A.11　矩

 A.12　矩量母函数

 A.13　一些经典的离散型和连续型分布

 A.14　随机变量的收敛方式和极限定理

 A.15　进一步的极限定理

 A.16　普阿松过程

附录Ⅱ

 A.1　常用的几个不等式

 A.2　随机变量的收敛方式

 A.3　极限定理

常用符号及缩写

附表

 Ⅰ 在正态密度下z左边的面积φ(z)

 Ⅱ(a) 自由度为k=2，3，4，5的X2分布的上尾概率

 Ⅱ(b) 自由度为K的X2分布的分位数X(1-a)

 Ⅲ Yk分布的分位数t(1-a)

 Ⅳ Yk.m分布的分位数f(1-a)

　Ⅴ Wilcoxon假设分布

　Ⅵ　B(n，1/2)分布函数表

　Ⅶ　Wilcoxon符号秩分布

　Ⅷ　Spearman统计量的分布

　Ⅸ　Kolmogorov统计量的临界值ka