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數理統計學導論(原書第8版)/現代統計學叢書

  • 作者:(美)羅伯特·V.霍格//約瑟夫·W.麥基恩//艾倫·T.克雷格|責編:劉慧|譯者:王忠玉
  • 出版社:機械工業
  • ISBN:9787111734666
  • 出版日期:2023/11/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:558
人民幣:RMB 159 元      售價:
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內容大鋼
    本書是一本數理統計經典教材,從數理統計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、正態線性模型的推斷、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,書中提供了大量可以實踐的R語言代碼,還提供了一些重要的背景材料、大量示例和習題。

作者介紹
(美)羅伯特·V.霍格//約瑟夫·W.麥基恩//艾倫·T.克雷格|責編:劉慧|譯者:王忠玉

目錄
譯者序
前言
第1章  概率與分佈
  1.1  引論
  1.2  集合
    1.2.1  集合論的回顧
    1.2.2  集合函數
  1.3  概率集合函數
    1.3.1  計數法則
    1.3.2  概率的其他性質
  1.4  條件概率與獨立性
    1.4.1  獨立性
    1.4.2  模擬
  1.5  隨機變數
  1.6  離散隨機變數
  1.7  連續隨機變數
    1.7.1  分位數
    1.7.2  變數變換
    1.7.3  離散型和連續型分佈的混合
  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  邊緣分佈
    2.1.2  期望
  2.2  二元隨機變數變換
  2.3  條件分佈與期望
  2.4  獨立隨機變數
  2.5  相關係數
  2.6  推廣到多元隨機變數
  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
    3.1.1  負二項分佈和幾何分佈
    3.1.2  多項分佈
    3.1.3  超幾何分佈
  3.2  泊松分佈
  3.3  伽馬分佈、卡方分佈以及貝塔分佈
    3.3.1  卡方分佈
    3.3.2  貝塔分佈
  3.4  正態分佈
  3.5  多元正態分佈
    3.5.1  二元正態分佈
    3.5.2  多元正態分佈的一般情況
    3.5.3  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  點估計量
    4.1.2  概率質量函數與概率密度函數的直方圖估計
  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
  4.9  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  推廣到多元分佈
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  估計量品質的度量
  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

    8.3.1  正態分佈均值檢驗的似然比檢驗
    8.3.2  正態分佈方差檢驗的似然比檢驗
  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  正態線性模型的推斷
  9.1  引論
  9.2  單因素方差分析
  9.3  非中心卡方分佈與F分佈
  9.4  多重比較法
  9.5  雙因素方差分析
  9.6  回歸問題
    9.6.1  極大似然估計
    9.6.2  最小二乘擬合的幾何
  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
    10.3.4  蒙特卡羅研究法
  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
    10.4.4  功效的蒙特卡羅研究
  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  自適應方法
  10.7  簡單線性模型
  10.8  關聯性的度量
    10.8.1  肯德爾τ
    10.8.2  斯皮爾曼p
  10.9  穩健概念
    10.9.1  位置槨型
    10.9.2  線性模型
第11章  貝葉斯統計學
  11.1  貝葉斯方法
    11.1.1  先驗分佈與后驗分佈
    11.1.2  貝葉斯點估計

    11.1.3  貝葉斯區間估計
    11.1.4  貝葉斯檢驗方法
    11.1.5  貝葉斯序貫方法
  11.2  其他貝葉斯術語與思想
  11.3  吉布斯抽樣器
  11.4  現代貝葉斯方法
附錄
  附錄A  相關數學知識
  附錄B  R入門指南
  附錄C  常用分佈列表
  附錄D  分佈表
  附錄E  無參考文獻
  附錄F  部分習題答案

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