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數理統計學導論(原書第7版)/統計學精品譯叢

  • 作者：(美)霍格|譯者:王忠玉//卜長江
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111479512
  • 出版日期：2015/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：520
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    霍格編著的《數理統計學導論（原書第7版）》是數理統計方面的經典教材，從數理統計學的初級基本概念及原理開始。詳細講解概率與分佈、多元分佈、特殊分佈、統計推斷基礎、極大似然法等內容，並且涵蓋一些高級主題。如一致性與極限分佈、充分性、最優假設檢驗、正態模型的推斷、非參數與穩健統計、貝葉斯統計等。此外，為了幫助讀者更好地理解數理統計和鞏固所學知識，書中還提供了一些重要的背景材料、大量實例和習題。
    本書可以作為高等院校數理統計相關課程的教材，也可供相關專業人員參考使用。
作者介紹
(美)霍格|譯者:王忠玉//卜長江
    Robert V.Hogg愛荷華大學統計與精算科學系教授，自1948年開始任教於愛荷華大學。在此從事教學和管理工作50多年，並幫助籌建了統計與精算科學系。他曾擔任美國統計協會（ASA）主席，獲得過包括美國數學協會傑出教育獎在內的多項教學獎。
目錄
推薦序
譯者序
前言
第1章　概率與分佈
  1.1　引論
  1.2　集合理論
  1.3　概率集函數
  1.4　條件概率與獨立性
  1.5　隨機變數
  1.6　離散隨機變數
    1.6.1　變數變換
  1.7　連續隨機變數
    1.7.1　變數變換
  1.8　隨機變數的期望
  1.9　某些特殊期望
  1.10　重要不等式
第2章　多元分佈
  2.1　二元隨機變數的分佈
    2.1.1　期望
  2.2　二元隨機變數變換
  2.3　條件分佈與期望
  2.4　相關係數
  2.5　獨立隨機變數
  2.6　多元隨機變數的推廣
    2.6.1　*多元變數的方差協方差矩陣
  2.7　多個隨機向量的變換
  2.8　隨機變數的線性組合
第3章　某些特殊分佈
  3.1　二項分佈及有關分佈
  3.2　泊松分佈
  3.3　Γ,χ2以及β分佈
  3.4　正態分佈
    3.4.1　污染正態分佈
  3.5　多元正態分佈
    3.5.1　*應用
  3.6　t分佈與F分佈
    3.6.1　t分佈
    3.6.2　F分佈
    3.6.3　學生定理
  3.7　混合分佈
第4章　統計推斷基礎
  4.1　抽樣與統計量
    4.1.1　pmf與pdf的直方圖估計
  4.2　置信區間
    4.2.1　均值之差的置信區間
    4.2.2　比例之差的置信區間
  4.3　離散分佈參數的置信區間
  4.4　次序統計量
    4.4.1　分位數
    4.4.2　分位數置信區間

  4.5　假設檢驗
  4.6　統計檢驗的深入研究
  4.7　卡方檢驗
  4.8　蒙特卡羅方法
    4.8.1　篩選生成演算法
  4.9　自助法
    4.9.1　百分位數自助置信區間
    4.9.2　自助檢驗法
  *4.10　分佈容許限
第5章　一致性與極限分佈
  5.1　依概率收斂
  5.2　依分佈收斂
    5.2.1　概率有界
    5.2.2　Δ方法
    5.2.3　矩母函數方法
  5.3　中心極限定理
  5.4　多變數分佈的推廣
第6章　極大似然法
  6.1　極大似然估計
  6.2　拉奧克拉默下界與有效性
  6.3　極大似然檢驗
  6.4　多參數估計
  6.5　多參數檢驗
  6.6　EM演算法
第7章　充分性
  7.1　估計量品質的測量
  7.2　參數的充分統計量
  7.3　充分統計量的性質
  7.4　完備性與唯一性
  7.5　指數分佈類
  7.6　參數的函數
  7.7　多參數的情況
  7.8　最小充分性與從屬統計量
  7.9　充分性、完備性以及獨立性
第8章　最優假設檢驗
  8.1　最大功效檢驗
  8.2　一致最大功效檢驗
  8.3　似然比檢驗
  8.4　序貫概率比檢驗
  8.5　極小化極大與分類方法
    8.5.1　極小化極大方法
    8.5.2　分類
第9章　正態模型的推斷
  9.1　二次型
  9.2　單向方差分析
  9.3　非中心χ2分佈與F分佈
  9.4　多重比較法
  9.5　方差分析
  9.6　回歸問題
  9.7　獨立性檢驗

  9.8　某些二次型分佈
  9.9　某些二次型的獨立性
第10章　非參數與穩健統計學
  10.1　位置模型
  10.2　樣本中位數與符號檢驗
    10.2.1　漸近相對有效性
    10.2.2　基於符號檢驗的估計方程
    10.2.3　中位數置信區間
  10.3　威爾科克森符號秩
    10.3.1　漸近相對有效性
    10.3.2　基於威爾科克森符號秩的估計方程
    10.3.3　中位數的置信區間
  10.4　曼惠特尼威爾科克森方法
    10.4.1　漸近相對有效性
    10.4.2　基於MWW的估計方程
    10.4.3　移位參數Δ的置信區間
  10.5　一般秩得分
    10.5.1　效力
    10.5.2　基於一般得分的估計方程
    10.5.3　最優化最佳估計
  10.6　適應方法
  10.7　簡單線性模型
  10.8　測量關聯性
    10.8.1　肯德爾τ
    10.8.2　斯皮爾曼ρ
  10.9　穩健概念
    10.9.1　位置模型
    10.9.2　線性模型
第11章　貝葉斯統計學
  11.1　主觀概率
  11.2　貝葉斯方法
    11.2.1　先驗分佈與后驗分佈
    11.2.2　貝葉斯點估計
    11.2.3　貝葉斯區間估計
    11.2.4　貝葉斯檢驗方法
    11.2.5　貝葉斯序貫方法
  11.3　貝葉斯其他術語與思想
  11.4　吉布斯抽樣器
  11.5　現代貝葉斯方法
    11.5.1　經驗貝葉斯
附錄A　數學
附錄B　R函數
附錄C　分佈表
附錄D　常用分佈列表
附錄E　參考文獻
附錄F　部分習題答案

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