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概率統計(原書第4版)/現代統計學叢書

  • 作者：(美)莫里斯·H.德格魯特//馬克·J.舍維什|責編:劉慧|譯者:白雲芬//熊德文
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111746669
  • 出版日期：2024/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：790
人民幣：RMB 179 元      售價：元
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內容大鋼
    本書包括概率論、數理統計兩部分，涉及條件分佈、期望、大樣本理論、估計、假設檢驗、非參數方法、線性統計模型、統計模擬等，內容取材比較時尚新穎。新版不但重寫了很多章節，還介紹了在電腦科學中日益重要的切爾諾夫界，以及矩方法、牛頓法、EM演算法、樞軸量、似然比檢驗的大樣本分佈等方面的知識，將目前研究前沿的一些問題深入淺出地融入教材。書中內容豐富完整，適當地選擇某些章節，可以作為一學年的概率論與數理統計課程的教材，亦可作為一學期的概率論與隨機過程的教材。適合數學、統計學、經濟學等專業高年級本科生和研究生用，也可供統計工作人員用作參考書。
作者介紹
(美)莫里斯·H.德格魯特//馬克·J.舍維什|責編:劉慧|譯者:白雲芬//熊德文
目錄
譯者序
前言
第1章  關於概率的引言
  1.1  概率的歷史
  1.2  概率的解釋
  1.3  試驗和事件
  1.4  集合論
  1.5  概率的定義
  1.6  有限樣本空間
  1.7  計數方法
  1.8  組合方法
  1.9  多項式係數
  1.10  和事件的概率
  1.11  統計詐騙
  1.12  補充習題
第2章  條件概率
  2.1  條件概率的定義
  2.2  獨立事件
  2.3  貝葉斯定理
  *2.4  賭徒破產問題
  2.5  補充習題
第3章  隨機變數及其分佈
  3.1  隨機變數及離散分佈
  3.2  連續分佈
  3.3  分佈函數
  3.4  二元隨機變數的分佈
  3.5  邊際分佈
  3.6  條件分佈
  3.7  多元分佈
  3.8  隨機變數的函數
  3.9  兩個或多個隨機變數的函數
  *3.10  馬爾可夫鏈
  3.11  補充習題
第4章  數學期望
  4.1  隨機變數的數學期望
  4.2  數學期望的性質
  4.3  方差
  4.4  矩
  4.5  均值和中位數
  4.6  協方差和相關係數
  4.7  條件期望
  *4.8  效用
  4.9  補充習題
第5章  特殊分佈
  5.1  引言
  5.2  伯努利分佈和二項分佈
  5.3  超幾何分佈
  5.4  泊松分佈
  5.5  負二項分佈
  5.6  正態分佈

  5.7  伽馬分佈
  5.8  貝塔分佈
  5.9  多項分佈
  5.10  二元正態分佈
  5.11  補充習題
第6章  大隨機樣本
  6.1  引言
  6.2  大數定律
  6.3  中心極限定理
  6.4  連續性修正
  6.5  補充習題
第7章  估計
  7.1  統計推斷
  7.2  先驗分佈和后驗分佈
  7.3  共軛先驗分佈
  7.4  貝葉斯估計量
  7.5  極大似然估計量
  7.6  極大似然估計量的性質
  *7.7  充分統計量
  *7.8  聯合充分統計量
  *7.9  估計量的改進
  7.10  補充習題
第8章  估計量的抽樣分佈
  8.1  統計量的抽樣分佈
  8.2  卡方分佈
  8.3  樣本均值和樣本方差的聯合分佈
  8.4  t分佈
  8.5  置信區間
  *8.6  正態分佈樣本的貝葉斯分析
  8.7  無偏估計量
  *8.8  Fisher信息量
  8.9  補充習題
第9章  假設檢驗
  9.1  假設檢驗問題
  *9.2  簡單假設的檢驗
  *9.3  一致最大功效檢驗
  *9.4  雙邊備擇假設
  9.5  t檢驗
  9.6  比較兩個正態分佈的均值
  9.7  F分佈
  *9.8  貝葉斯檢驗
  *9.9  基本問題
  9.10  補充習題
第10章  分類數據和非參數方法
  10.1  擬合優度檢驗
  10.2  複合假設的擬合優度檢驗
  10.3  列聯表
  10.4  同質性檢驗
  10.5  Simpson悖論
  *10.6  Kolmogorov?Smirnov檢驗

  *10.7  穩健估計
  *10.8  符號檢驗和秩檢驗
  10.9  補充習題
第11章  線性統計模型
  11.1  最小二乘法
  11.2  回歸
  11.3  簡單線性回歸的統計推斷
  *11.4  簡單線性回歸的貝葉斯推斷
  11.5  一般線性模型與多元回歸
  11.6  方差分析
  *11.7  雙因子試驗設計
  *11.8  具有複製的雙因子試驗設計
  11.9  補充習題
第12章  模擬
  12.1  什麼是模擬
  12.2  為什麼模擬是有用的
  12.3  特定分佈的模擬
  12.4  重要性抽樣
  *12.5  馬爾可夫鏈蒙特卡羅（MCMC）方法
  12.6  自助法
  12.7  補充習題
奇數序號習題答案
附錄
參考文獻

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