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  • 數理統計講義——博學·數學繫列
    該商品所屬分類:研究生 -> 公共課
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    276-400
    【優惠價】
    173-250
    【作者】 鄭明,陳子毅,汪嘉岡 
    【所屬類別】 圖書  教材  研究生/本科/專科教材  公共課 
    【出版社】復旦大學出版社 
    【ISBN】9787309048360
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
    一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品
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    內容介紹



    紙張:膠版紙
    包裝:平裝
    是否套裝:否

    國際標準書號ISBN:9787309048360
    叢書名:博學·數學繫列
    作者:鄭明,陳子毅,汪嘉岡

    出版社:復旦大學出版社
    出版時間:2006年02月 

        
        
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    編輯推薦
    人類的文明進步和社會發展,無時無刻不受到數學的恩惠和影響,數學科學的應用和發展牢固地奠定了它作為整個科學技術乃至許多人文學科的基礎的地位,當今時代,數學正突破傳統的應用範圍向幾乎所有的人類知識領域滲透,它和其他學科的交互作用空前活躍,越來越直接地為人類物質生產與日常生活作出貢獻,也成為其掌握者打開眾多機會大門的鑰匙。
    數理統計是研究怎樣有效地收集、整理和分析帶有*性的數據,以對所考察的問題作出推斷和預測,並為決策提供依據,數據統計也是統計方法的數學理論,數理統計是隨著概率論的發展而在20世紀上半葉成為一門成熟的學科。現今數理統計已廣泛地應用於自然科學、社會科學和工程的各個領域,分析各領域中的帶有*性的數據,有的領域與統計方法給合已形成專門訴學科(發如生物統計、計量經濟學等)。
    本書以微積分和基礎概率論為起點。從介紹數據描述開始,繫統地講述統計推斷的基本內容,包括參數估計和假設檢驗的基本理論和方法,在講清原理的同時也介紹這些方法在數據分析中的運用。全書各章都配有不同類型的習題,以幫助讀者掌握數據統計的基本原理和方法。 
    內容簡介
    本書是一本理學類統計學專業的基礎課教材, 書中介紹了數理統計的基本知識和基本理論: 首先, 簡單介紹了數據描述; 在此基礎上介紹了總體、樣本和統計量等統計的基本概念, 並將這些概念與概率論的基礎知識聯繫起來, 給出了統計量與抽樣分布的概念和實例; 然後敘述了數理統計的基礎部分——數理推斷( 即參數估計和假設檢驗). 為幫助讀者掌握數理統計的原理和方法,本書的每一章中都配有較多的習題. 書後還附有有關表格.
    本書可作為統計學專業或相關專業數理統計課教材和統計類課程的教學參考書, 亦可供上述有關專業的研究生、教師和科研人員閱讀參考.
    目錄
    章 基本知識
    1.1 數據描述
    一、數據表
    二、頻數統計
    三、計算彙總統計量——矩型
    四、計算彙總統計量——基於順序統計量
    五、其他
    1.2 總體樣本和統計量
    1.3 常用分布
    一、離散分布
    二、連續型分布
    三、Gamma 與Beta 分
    四、X2 , F, t 分布
    五、指數型分布族章 基本知識
    1.1 數據描述
    一、數據表
    二、頻數統計
    三、計算彙總統計量——矩型
    四、計算彙總統計量——基於順序統計量
    五、其他
    1.2 總體樣本和統計量
    1.3 常用分布
    一、離散分布
    二、連續型分布
    三、Gamma 與Beta 分
    四、X2 , F, t 分布
    五、指數型分布族
    1.4 統計量與抽樣分布
    一、矩型統計量
    二、順序統計量
    1.5 充分統計量
    一、定義
    二、因子化定理
    1.6 習題
    第二章 參數點估計
    2.1 估計量求法
    一、參數估計問題
    二、獲得估計量的直觀方法
    三、矩方法
    四、似然估計法
    五、估計量的比較
    2.2 一致小方差無偏估計
    一、無偏估計
    二、Cramer-Rao 不等式
    三、充分統計與無偏估計
    四、完備統計量與無偏估計
    五、U- 統計量
    2.3 同變估計
    一、同變性
    二、同變估計
    三、Pitman 估計
    2.4 估計量的漸近性質
    一、相合性
    二、漸近正態性
    三、似然估計的漸近性質
    2.5 習題
    第三章 假設檢驗(I)
    3.1 基本概念
    一、檢驗問題
    二、檢驗法
    三、兩類錯誤和功效函數
    3.2 Neyman-Pearson 引理及應用
    一、Neyman-Pearson 引理
    二、單調似然比分布族及單側檢驗
    3.3 似然比檢驗與正態分布參數檢驗
    一、似然比檢驗
    二、正態分布參數檢驗
    三、正態分布的兩樣本問題
    3.4 一些補充
    一、p - 值
    二、利用漸近分布的檢驗法
    三、功效函數和樣本量
    3.5 習題
    第四章 區間估計
    4.1 基本概念
    4.2 置信集構成法
    一、由假設檢驗的接收域獲得置信集
    二、樞軸量法
    三、構造樞軸量的一般做法
    四、利用近似分布
    4.3 容忍區間與容忍限
    4.4 習題
    第五章 假設檢驗(II)
    5.1 幾種簡單的非參數檢驗
    一、符號檢驗法
    二、兩樣本的秩和檢驗
    三、單樣本的符號秩檢驗
    5.2 分布擬合的X2 檢驗法
    一、多項分布概率的檢驗
    二、分布的檢驗
    三、獨立性的X2 檢驗
    四、齊一性的X2 檢驗
    5.3 習題
    附表
    A.1 標準正態分布的分位數表
    A.2 t 分布的分位數表
    A.3 X2 分布的分位數表
    A.4 F 分布的分位數表
    A.5 Wilcoon Mann-Whitney 檢驗臨界值表
    A.6 Wilcoon 符號秩檢驗臨界值表
    A.7 部分軟件中與二項分布、Poisson 分布、正態分布和均勻分布有關的函數
    A.8 部分軟件中與Beta 分布、Gamma 分布、t 分布、X2 分布和F 分布有關的函數
    索引
    前言
    自復旦大學統計學專業建立以來, 數理統計學就始終是本專業的一門基礎課程. 隨著專業培養目標和教學計劃的不斷完善, 該課程的內容也在不斷地探索、變化和充實. 筆者自20 世紀90 年代後期開始在復旦大學管理學院統計學專業講授這門課程. 在參考使用兄弟院校的相關教材的基礎上


     
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