扉页 版权 前言 目录 1 水文统计与概率 １．１　水文统计的概念 １．２　水文统计的沿革 １．３　随机事件、概率和应注意的问题 １．４　概率的直接计算 １．５　条件概率与独立性 １．６　概率基本定理 １．７　几何概率 2 一维随机变数 ２．１　随机变数的概念 ２．２　总体和样本 ２．３　分布函数 ２．４　分布的转换 3 统计参数 ３．１　均　值 ３．２　中值和众值 ３．３　几何均值与调和均值 ３．４　矩 ３．５　离散度 ３．６　偏度和峰度 4 数学期望和特征函数 ４．１　数学期望和无偏估计 ４．２　特征函数 5 几种一维概率分布 ５．１　二项分布 ５．２　泊松分布 ５．３　负二项分布 ５．４　均匀分布 ５．５　正态分布 ５．６　几种与正态分布有关的分布 6 极限定理 ６．１　依概率收敛和依分布收敛 ６．２　大数定理 7 统计推断 ７．１　统计推断概述 ７．２　点估计 ７．３　置信概率和差异显著性 ７．４　假设检验的步骤和两类错误 ７．５　犝检验 ７．６　狋检验 ７．７　犉检验 ７．８　χ２ 检验 ７．９　区间估计 8 多维随机变数和它的分布 ８．１　二维分布及其性质 ８．２　二维分布的条件分布 ８．３　二维正态分布 ８．４　多维分布概述 ８．５　分布的转换 9 回归和相关分析概述 ９．１　回归和相关的意义 ９．２　相关的种类 ９．３　相关分析的内容 ９．４　相关的匀化和最小二乘法 10 两变数线性回归和相关 １０．１　线性回归的数学模型 １０．２　相关系数 １０．３　秩次相关系数 １０．４　假相关 １０．５　一些问题的讨论 11 多变数线性回归和相关 １１．１　线性回归的数学模型 １１．２　线性回归的一般理论 １１．３　偏相关系数和相关指数 １１．４　逐步回归法 １１．５　正交回归法 １１．６　回归模型阶数的确定 12 频率分析概述 １２．１　频率和重现期 １２．２　设计标准 １２．３　保证率和风险率 １２．４　选样方法 １２．５　频率分析的主要内容 13 频率分布模型 １３．１　概述 １３．２　Γ分布模型 １３．３　对数正态分布模型 １３．４　克里茨基—门克尔分布模型 １３．５　极值Ⅰ型分布模型 １３．６　对数Γ分布模型 １３．７　皮尔逊曲线族 １３．８　线型的选择 14 频率分布模型参数的估计 14.1 矩　法 １４．２　极大似然法 １４．３　经验频率与适线法 １４．４　有特异值时参数的估计 1４．５　系列中有零项的频率计算 １４．６　估计方法的选择和讨论 １４．７　概率格纸 15 组合频率 １５．１　组合频率的原理 １５．２　图解法 １５．３　参数法 １５．４　变数变换法 16 抽样误差 1６．１　概　述 １６．２　误差分布和置信区间 １６．３　一维分布矩的抽样误差 １６．４　统计参数的抽样误差 １６．５　二维分布矩的抽样误差 １６．６　相关系数和回归系数的抽样误差 １６．７　经验频率的抽样误差 １６．８　中值的均方误 １６．９　加权均值的均方误 １６．１０　一点说明 17 资料模拟和统计试验 １７．１　随机数的生成 １７．２　正态随机系列的生成 １７．３　Γ分布随机系列的生成 １７．４　单站资料的生成 １７．５　多站资料的生成 １７．６　一些统计问题的试验 18 随机过程 １８．１　随机过程的基本概念 １８．２　随机过程的统计特征 １８．３　平稳随机过程 １８．４　自相关和互相关 19 随机模型 １９．１　水文系统与水文模型 １９．２　自回归模型 １９．３　移动平均模型 １９．４　自回归移动平均模型 １９．５　自回归移动平均求和模型 １９．６　解集模型 １９．７　模型参数估计的一些问题 附录 ..更多