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  • 數理統計學導論(原書第7版)
    該商品所屬分類:自然科學 -> 數學
    【市場價】
    1092-1584
    【優惠價】
    683-990
    【作者】 (美)霍格 等著,王忠玉,卜長江 譯 
    【所屬類別】 圖書  自然科學  數學  概率論與數理統計 
    【出版社】機械工業出版社 
    【ISBN】9787111479512
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787111479512
    叢書名:統計學精品譯叢

    作者:(美)霍格等著,王忠玉,卜長江譯
    出版社:機械工業出版社
    出版時間:2015年01月 


        
        
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    內容簡介
    《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。詳細講解概率與分分布、特殊分布、統計推斷基礎、極大似然法等內容,並且涵蓋一些高級主題。如一致性與極限分布、充分性、*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。
    作者簡介
    RobertV.Hogg愛荷華大學統計與精算科學繫教授,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繫。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章概率與分布
    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隨機變量
    1.6離散隨機變量
    1.6.1變量變換
    1.7連續隨機變量
    1.7.1變量變換
    1.8隨機變量的期望推薦序

    譯者序

    前言

    第1章概率與分布

      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隨機變量

      1.6離散隨機變量

        1.6.1變量變換

      1.7連續隨機變量

        1.7.1變量變換

      1.8隨機變量的期望

      1.9某些特殊期望

      1.10重要不等式

    第2分布

      2.隨機變量的分布

        2.1.1期望

      2.隨機變量變換

      2.3條件分布與期望

      2.4相關繫數

      2.5獨立隨機變量

      2.隨機變量的推廣

        2.6.1變量的方差協方差矩陣

      2.7多個隨機向量的變換

      2.8隨機變量的線性組合

    第3章某些特殊分布

      3.1二項分布及有關分布

      3.2泊松分布

      3.3Γ,χ2以及β分布

      3.4正態分布

        3.4.1污染正態分布

      3.正態分布

        3.5.1*應用

      3.6t分布與F分布

        3.6.1t分布

        3.6.2F分布

        3.6.3學生定理

      3.7混合分布

    第4章統計推斷基礎

      4.1抽樣與統計量

        4.1.1pmf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離散分布參數的置信區間

      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分布容許限

    第5章一致性與極限分布

      5.1依概率收斂

      5.2依分布收斂

        5.2.1概率有界

        5.2.2Δ方法

        5.2.3矩母函數方法

      5.3中心極限定理

      5.4多變量分布的推廣

    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

      6.6EM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完備性與性

      7.5指數分布類

      7.6參數的函數

      7.7多參數的情況

      7.8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章假設檢驗

      8.1功效檢驗

      8.2一致功效檢驗

      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分布與F分布

      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某些二次型分布

      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化估計

      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先驗分布與後驗分布

        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BR函數

    附錄C分布表

    附錄D常用分布列表

    附錄E參考文獻

    附錄F部分習題答案  


     
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