了得網研究生_統計學完全教程

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統計學完全教程
該商品所屬分類：研究生 -> 公共課
【市場價】	750-1088元
【優惠價】	469-680元
【作者】	美沃塞曼
【所屬類別】	圖書教材研究生/本科/專科教材公共課
【出版社】	科學出版社
【ISBN】	9787030217059
【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+贈品一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品一次購物滿4000元台幣88折+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：9787030217059

叢書名：現代數學譯叢；5

作者：(美)沃塞曼

出版社：科學出版社

出版時間：2008年06月

編輯推薦

統計學,教材

內容簡介

由美國當代著名統計學家L．沃塞曼所著的《統計學完傘教程》是一本幾乎包含了統計學領域全部知識的優秀教材，《統計學完全教程》除了介紹傳統數理統計學的全部內容以外，還包含了Bootstrap方法（白助法）、獨立性推斷、因果推斷、圖模型、非參數同歸、正交函數光滑法、分類、統計學理論及數據挖掘等統計學領域的新方法和技術．《統計學完全教程》不但注重概率論與數理統計基本理論的闡述，同時還強調數據分析能力的培養．本《統計學完全教程》含有大量的實例以幫助廣大讀者快速掌握使用R軟件進行統計數據分析。

目錄
譯者前言
原書序
第1章概率 1
1.1引言 1
1.2樣本空間和事件 1
1.3概率 3
1.4有限樣本空間上的概率 4
1.5獨立事件 5
1.6條件概率 7
1.7貝葉斯理論 8
1.8文獻注釋 9
1.9附錄 9
1.10習題 9
第2章隨機變量 13
2.1引言 13
2.2分布函數和概率函數 14
2.3 些重要的離散隨機變量 18
2.4 些重要的連續隨機變量 20
2分布 23
2.6邊際分布 25
2.7獨立隨機變量 26
2.8條件分布 27
2分布與獨立同分布(IID)樣本 29
2.10兩個重分布 30
2.11隨機變量的變換 31
2.12多個隨機變量的變換 33
2.13附錄 34
2.14習題 34
第3章數學期望 37
3.1隨機變量的期望 37
3.2期望的性質 39
3.3方差和協方差 40
3.4 些重要隨機變量的期望和方差 41
3.5條件期望 43
3.6矩母函數 45
q.7附錄 46
3.8習題 47
第4章不等式 50
4.1概率不等式 50
4.2有關期望的不等式 52
4.3文獻注釋 52
4.4附錄 53
4.5習題 54
第5章隨機變量的收斂 55
5.1引言 55
5.2收斂的類型 55
5.3大數定理 59
5.4中心極限定理 59
5.5Delta方法 62
5.6文獻注釋 63
5.7附錄 63
5.7.1幾乎必然收斂和Li收斂 63
5.7.2中心極限定理的證明 64
5.8習題 65
第6章模型、統計推斷與學習 67
6.1引言 67
6.2參數與非參數模型 67
6.3統計推斷的基本概念 68
6.3.1點估計 69
6.3.2置信集 70
6.3.3假設檢驗 72
6.4文獻注釋 73
6.5附錄 73
6.6習題 73
第7章CDF和統計泛函的估計 74
7.1經驗分布函數 74
7.2統計泛函 76
7.3文獻注釋 79
7.4習題 80
第8章Bootstrap方法 81
8.1隨機模擬 81
8.2 Bootstrap方差估計 82
8.3 Bootstrap置信區間 83
8.4文獻注釋 88
8.5附錄 88
8.5.1刀切法(Jackknife) 88
8.5.2刀切法的百分位數置信區間 88
8.6習題 89
第9章參數推斷 91
9.1關注參數 91
9.2矩估計 92
9.3極大似然估計 93
9.4極大似然估計的性質 96
9.5極大似然估計的相合性 96
9.6極大似然估計的同變性 98
9.7漸近正態性 98
9.8**性 100
9.9Delta方法101
9.10多參數模型 102
9.11參數Bootstrap方法 104
9.12檢驗假設條件 104
9.13附錄 104
9.13.1證明 104
9.13.2充分性 106
9.13.3指數族 109
9.13.4計算極大似然估計 111
9.14習題 114
第10章假設檢驗釉p值 117
10.1Wald檢驗 119
10.2 p值 122
10.3 X2分布 125
10.4多項分布數據的Pearson X2檢驗 125
10.5置換檢驗 127
10.6似然比檢驗 129
10.7多重檢驗 130
10.8擬合優度檢驗 132
10.9文獻注釋 133
10.10附錄 133
10.10.1Neyman Pearson引理 133
10.10.2￡檢驗 134
10.11習題 134
第11章貝葉斯推斷138
II.I貝葉斯理論體繫 138
11.2貝葉斯方法 138
11.3參數函數 141
11.4隨機模擬 142
11.5貝葉斯過程的大樣本屬性 143
11.6扁平先驗、非正常先驗和無信息的先驗 143
11.7多參數問題 144
11.8貝葉斯檢驗 145
11.9貝葉斯推斷的優點和缺點 146
11.10文獻注釋 150
II.II附錄 150
11.12習題 150
第12章統計決策理論 152
12.1引言 152
12.2比較風險函數 152
12.3貝葉斯估計 155
12.4*小**規則 156
12.5極大似然、*小**和貝葉斯 158
12.6容許性 159
12.7Stein悖論 161
12.8支獻注釋 161
12.9習題 161
第13章線性回歸和Logistic回歸 163
13.1簡單線性回歸 163
13.2*小二乘和極大似然 166
13.3*小二乘估計的性質 167
13.4預測168
13回歸 169
13.6模型選擇 171
13.7 Logistic回歸 174
13.8文獻注釋 176
13.9附錄176
13.10習題 177
第14章多變量模型180
14.1隨機向量 180
14.2相關繫數的估計 182
14正態分布 183
14.4多項分布 183
14.5文獻注釋 185
14.6附錄 185
14.7習題 186
第15章獨立性推斷187
15.1兩個二值型變量 187
15.2兩個離散變量 190
15.3兩個連續變量 191
15.4連續變量和離散變量 191
15.5附錄 192
15.6習題 195
第16章因果推斷 196
16.1反事實模型 196
16.2超二值處理 200
16.3觀察研究和混淆 201
16.4 Simpson悖論 202
16.5文獻注釋 204
16.6習題 204
第17章有向圖與條件獨立性 205
17.1引言 205
17.2條件獨立性 205
17.3DAGs 206
17.4概率與DAGs 207
17.5更多的獨壺性關繫 208
17.6DAGs的估計 211
17.7文獻注釋 212
17.8附錄 212
17.9習題 215
第18章無向圖 218
18.1無向圖 218
18.2概率與圖 219
18.3團與勢 221
18.4擬合圖模型 222
18.5文獻注釋 222
18.6習題 222
第19章對數線性模型 225
19.1對數線性模型 225
19.2圖性對數線性模型 227
19.3分層對數線性模型 229
19.4模 230
19.5擬合對數線性模型 231
19.6文獻注釋 233
19.7習題 233
第20章非參數曲線估計 234
20.1偏差方差平衡 234
20.2直方圖 236
20.3核密度估計 241
20.4非參數回歸 247
20.5附錄 251
20.6文獻注釋 252
20.7習題 252
第21章正交函數光滑法 254
21.1正交函數與L2空間 254
21.2密度估計 257
21.3回歸 261
21.4小波 265
21.5附錄 270
21.6文獻注釋 270
21.7習題 270
第22章分類 273
22.1剖言 273
22.2錯誤率與貝葉斯分類器 274
22.3高斯分類器與線性分類器 276
22.4線性回歸與Logistic回歸 279
22.5 Logistic回歸與LDA之間的關繫 281
22.6密度估計與樸素貝葉斯 282
22.7樹 282
22.8誤差率評估與選擇好的分類器 285
22.9支持向量機 290
22.10核方法 292
22.11其他分類器 295
22.12文獻注釋 297
22.13習題 297
第23章重溫概率：隨機過程 299
23.1引言 299
23.2馬爾可夫鏈 300
23.3泊松過程 310
23.4文獻注釋 313
23.5習題 313
第24章模擬方法 317
24.1貝葉斯推斷回顧 317
24.2基本蒙特卡羅積分 317
24.3重要抽樣 321
24.4 MCMC**部分：Metropolis Hastings算法 324
24.5 MCMC第二部分：其他算法 327
24.6文獻注釋 331
24.7習題 331
參考文獻 333
符號列表 337
名詞索引 340

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