本書是一本優秀的教材，由經驗豐富的統計學家撰寫，全面介紹概率論和統計推斷的核心內容，強化基本數學概念，同時輔以大量現實示例和應用，幫助讀者了解這些重要概念之間的關繫，從而更好地建立概率模型，做出更好的推斷和決策。 本書是為兩個學期的課程設計的，但也適用於一個學期的課程。對讀者而言，擁有良好的微積分背景是非常必要的，但概率或統計知識不是必需的。 本書特色 ? 涵蓋概率和統計兩方面的知識：第1~5章主要介紹概率及概率分布，包括離散數據、順序統計分布和正態分布；第6~9章側重統計和統計推等

●譯者序
前言
引言
第1章概率
1.1概率的性質
1.2計數方法
1.3條件概率
1.4獨立事件
1.5貝葉斯定理
第2章離散分布
2.1離散型隨機變量
2.2數學期望
2.3特殊的數學期望
2.4二項分布
2.5超幾何分布
2.6負二項分布
2.7泊松分布
第3章連續分布
3.1連續型隨機變量
3.2指數分布、伽馬分布和卡方分布
3.3正態分布
3.4其他模型
第分布
4.1離分布
4.2相關繫數
4.3條件分布
4.4連分布
4正態分布
第5章隨機變量函數的分布
5.1一個隨機變量的函數
5.2兩個隨機變量的變換
5.3多個獨立隨機變量
5.4矩母函數技術
5.5與正態分布相關的隨機函數
5.6中心極限定理
5.7離散分布的近似
5.8切比雪夫不等式和依概率收斂
5.9矩母函數的極限
第6章點估計
6.1描述性統計
6.2探索性數據分析
6.3順序統計量
6.4優選似然估計法和矩估計法
6.5簡單回歸問題
6.6優選似然估計量的漸近分布
6.7充分統計量
6.8貝葉斯估計
第7章區間估計
7.1均值的置信區間
7.2兩均值差的置信區間
7.3比例的置信區間
7.4樣本量
7.5無分布百分位數的置信區
7.6更多的回歸
7.7重抽樣方法
第8章統計假設檢驗
8.1單均值檢驗
8.2兩均值相等的檢驗
8.3方差檢驗
8.4比例檢驗
8.5一些無分布檢驗
8.6統計檢驗的功效函數
8.7很優臨界區域
8.8似然比檢驗
第9章其他檢驗
9.1卡方擬合優度檢驗
9.2列聯表
9.3單因素方差分析
9.4雙因素方差分析
9.5廣義析因設計和2k析因設計
9.6回歸和相關性檢驗
9.7統計質量控制
附錄A參考文獻
附錄B表
附錄C奇數編號練習答案
附錄D數學技術綜述
索引

本書由經驗豐富的統計學家撰寫，全面介紹概率論和統計推斷的核心內容，強化基本數學概念，同時輔以大量現實示例和應用，幫助讀者了解這些重要概念之間的關繫，從而更好地建立概率模型，做出更好的推斷和決策。本書涵蓋概率和統計兩方面的知識：第1～5章主要介紹概率及概率分布，包括離散數據、順序統計分布和正態分布；第6～9章側重統計和統計推斷，包括區間估計、貝葉斯估計、統計假設檢驗和質量改進方法。本書可以作為高等院校本科概率與統計相關課程的教材，也可供工程技術人員參考使用。

(美)羅伯特·V.霍格,(美)艾略特·A.塔尼斯,(美)戴爾·L.齊默曼 著 王璐 等 譯