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統計推斷(面向工程和數據科學)/統計學精品譯叢

  • 作者：(美)皮埃爾·穆蘭//溫努高帕爾·V.韋拉沃爾利|責編:王春華|譯者:冉啟康
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111713203
  • 出版日期：2023/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：336
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    本書在數學上易於理解，涵蓋解決工程和數據科學中的現代推斷問題所需工具的最新介紹，是研究生學習統計推斷、檢測和估計課程的理想教材，也是研究人員和專業人士的寶貴參考書。
    本書通過豐富的插圖和實例來解釋理論的關鍵特徵及與實際應用的聯繫，並通過補充材料探索更加先進的理論，每一章的結尾部分附有大量的練習題用來測試讀者對本章知識的掌握程度。本書是學習統計推斷核心原理及其在工程和數據科學中應用的入門指南。
作者介紹
(美)皮埃爾·穆蘭//溫努高帕爾·V.韋拉沃爾利|責編:王春華|譯者:冉啟康
目錄
譯者序
前言
縮寫詞
第1章  引言
  1.1  背景
  1.2  記號
    1.2.1  概率分佈
    1.2.2  條件概率分佈
    1.2.3  期望和條件期望
    1.2.4  統一記號
    1.2.5  一般隨機變數
  1.3  統計推斷
    1.3.1  統計模型
    1.3.2  一些常見的估計問題
    1.3.3  一些常見的檢測問題
  1.4  性能分析
  1.5  統計決策理論
    1.5.1  條件風險和優決策法則
    1.5.2  貝葉斯方法
    1.5.3  極小化極大方法
    1.5.4  其他非貝葉斯決策法則
  1.6  貝葉斯決策法則的推導
  1.7  極小化極大決策理論與貝葉斯決策理論之間的聯繫
    1.7.1  對偶概念
    1.7.2  博弈論
    1.7.3  鞍點
    1.7.4  隨機決策法則
  練習
  參考文獻
第一部分  假設檢驗
  第2章  二元假設檢驗
    2.1  一般框架
    2.2  貝葉斯二元假設檢驗
      2.2.1  似然比檢驗
      2.2.2  一致成本
      2.2.3  例
    2.3  二元極小化極大假設檢驗
      2.3.1  對等法則
      2.3.2  貝葉斯風險線與貝葉斯小風險曲線
      2.3.3  可微的V(π0)
      2.3.4  不可微的V(π0)
      2.3.5  隨機LRT
      2.3.6  例
    2.4  奈曼皮爾遜假設檢驗
      2.4.1  NP優化問題的解
      2.4.2  NP法則
      2.4.3  受試者操作特徵曲線
      2.4.4  例
      2.4.5  凸優化
    練習

  第3章  多元假設檢驗
    3.1  一般框架
    3.2  貝葉斯假設檢驗
  ……
  第4章  複合假設檢驗
  第5章  信號檢測
  第6章  凸統計距離
  第7章  假設檢驗的性能界
  第8章  假設檢驗的大偏差和錯誤指數
  第9章  序貫檢測與速變檢測
  第10章  隨機過程檢測
  第11章  貝葉斯參數估計
  第12章  最小方差無偏估計
第二部分  估計
  第13章  信息不等式和Cram?r-Rao下界
  第14章  最大似然估計
  第15章  信號估計
附錄A  矩陣分析
附錄B  隨機向量與協方差矩陣
附錄C  概率分佈
附錄D  隨機序列的收斂性
索引

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