| | | 官方正版 統計推斷 翻譯版 原書*2版 George Casello 時代教育 國 | 該商品所屬分類:圖書 -> 機械工業出版社 | 【市場價】 | 696-1008元 | 【優惠價】 | 435-630元 | 【作者】 | George | 【出版社】 | 機械工業出版社 | 【ISBN】 | 9787111278764 | 【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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店鋪:機械工業出版社官方旗艦店 出版社:機械工業出版社 ISBN:9787111278764 商品編碼:10028604678407 品牌:機械工業出版社(CMP) 出版時間:2017-06-01 頁數:200 字數:300000 審圖號:9787111278764 作者:George
"![baecf198635367d9.jpg](https://img10.360buyimg.com/cms/jfs/t1/180445/28/6295/377762/60b0bd82E6c4ef32e/baecf198635367d9.jpg) 商品參數 商品基本信息 | | 商品名稱: | 統計推斷(翻譯版 原書*2版) | 作者: | (美)George Casello Roger L.Berger | 市場價: | 84.00 | ISBN號: | 9787111278764 | 版次: | 1-5 | 出版日期: | 1900-01 | 頁數: | 610 | 字數: | 300 | 出版社: | 機械工業出版社 | 內容介紹 內容簡介 | 本書從概率論的基礎開始,通過例子與習題的旁征博引,引進了大量近代統計處理的新技術和一些國內同類教材中不常見而又廣為使用的分布。其內容既包括工科概率入門、經典統計和現代統計的基礎,又加進了不少近代統計中數據處理的實用方法和思想,例如:Bootstrap再抽樣法、刀切(Jackkrlife)估計、EM算法、Logistic回歸、穩健(Robest)回歸、Markov鏈、Monte Carlo方法等。它的統計內容與國內流行的教材相比,理論較深,模型較多,案例的涉及面要廣,理論的應用面要豐富,統計思想的闡述與算法更為具體。本書可作為工科、管理類學科專業本科生、研究生的教材或參考書,也可供教師、工程技術人員自學之用。 | 目錄 目錄 | 目錄 出版說明 *2版序 *1版序 譯後序 *1章概率論1 1.1集合論1 1.2概率論基礎4 1.2.1公理化基礎5 1.2.2概率演算8 1.2.3計數11 1.2.4枚舉結果14 1.3條件概率與獨立性18 1.4隨機變量25 1.5分布函數26 1.6概率密度函數和概率 質量函數31 1.7習題33 1.8雜錄42 *2章變換和期望43 2.1隨機變量函數的分布43 2.2期望50 2.3矩和矩母函數54 2.4積分號下的求導62 2.5習題68 2.6雜錄76 2.6.1矩列的唯*性76 2.6.2其他母函數76 2.6.3矩母函數能否唯*地確定 分布?77 第3章常見分布族78 3.1引言78 3.2離散分布78 3.3連續分布90 3.4指數族102 3.5位置與尺度族106 3.6不等式與恆等式111 3.6.1概率不等式111 3.6.2恆等式113 3.7習題116 3.8雜錄124 3.8.1Poisson假設124 3.8.2Chebychev不等式及 其改進125 3.8.3再談指數族126 第4章多維隨機變量128 4.1聯合分布與邊緣分布128 4.2條件分布與獨立性136 4.3二維變換144 4.4多層模型與混合分布150 4.5協方差與相關155 4.6多維分布162 4.7不等式170 4.7.1數值不等式171 4.7.2函數不等式173 4.8習題175 4.9雜錄187 4.9.1交換悖論187 4.9.2算術*幾何*調和平均值 不等式188 4.9.3Borel悖論188 第5章隨機樣本的性質190 5.1隨機樣本的基本概念190 5.2隨機樣本中隨機變量的和193 5.3正態分布的抽樣199 5.3.1樣本均值與樣本方差的 性質199 5.3.2導出分布:t分布與 F分布203 5.4次序統計量206 5.5收斂的概念212 5.5.1依概率收斂212 5.5.2殆必收斂213 5.5.3依分布收斂215 5.5.4Δ方法219 5.6生成隨機樣本224 5.6.1直接法225 5.6.2間接法229 5.6.3舍選法230 5.7習題232 5.8雜錄245 5.8.1中心極限定理245 5.8.2S2的偏倚245 5.8.3再看Chebychev不等式245 5.8.4強大數定律246 5.8.5Markov鏈Monte Carlo 法247 目錄〖3〗統計推斷第6章數據簡化原理248 6.1引言248 6.2充分性原理249 6.2.1充分統計量249 6.2.2極小充分統計量255 6.2.3輔助統計量258 6.2.4充分統計量、輔助統計量與 完全統計量260 6.3似然原理264 6.3.1似然函數264 6.3.2形式化的似然原理266 6.4同變性原理270 6.5習題273 6.6雜錄281 6.6.1Basu定理的逆命題281 6.6.2關於輔助性的疑惑281 6.6.3再談充分性281 第7章點估計283 7.1引言283 7.2求估計量的方法284 7.2.1矩法284 7.2.2極大似然估計量287 7.2.3Bayes估計量 (Bayes Estimators)295 7.2.4EM算法297 7.3估計量的評價方法300 7.3.1均方誤差301 7.3.2*佳無偏估計量304 7.3.3充分性(Sufficiency)和 無偏性311 7.3.4損失函數*優性317 7.4習題323 7.5雜錄338 7.5.1矩估計量和極大 似然估計量338 7.5.2無偏的Bayes估計量339 7.5.3Lehmann*Scheffé定理340 7.5.4再談EM算法340 7.5.5其他的似然341 7.5.6其他的Bayes分析341 第8章假設檢驗343 8.1引言343 8.2檢驗的求法344 8.2.1似然比檢驗344 8.2.2Bayes檢驗348 8.2.3並*交檢驗與交*並檢驗349 8.3檢驗的評價方法351 8.3.1錯誤概率與功效函數351 8.3.2*大功效檢驗356 8.3.3並*交檢驗與交*並檢驗的 真實水平363 8.3.4p*值365 8.3.5損失函數*優性368 8.4習題370 8.5雜錄383 8.5.1單調功效函數383 8.5.2似然比作為證據383 8.5.3p*值和後驗概率384 8.5.4置信集p*值384 第9章區間估計385 9.1引言385 9.2區間估計量的求法387 9.2.1反轉一個檢驗統計量388 9.2.2樞軸量394 9.2.3樞軸化累積分布函數398 9.2.4Bayes區間402 9.3區間估計量的評價方法407 9.3.1尺寸和覆蓋概率407 9.3.2與檢驗相關的*優性410 9.3.3Bayes*優414 9.3.4損失函數*優415 9.4習題417 9.5雜錄430 9.5.1置信方法430 9.5.2離散分布中的置信區間430 9.5.3Fieller定理431 9.5.4其他區間如何?432 *10章漸近評價433 10.1點估計433 10.1.1相合性433 10.1.2有效性436 10.1.3計算與比較438 10.1.4自助法標準誤差443 10.2穩健性446 10.2.1均值和中位數447 10.2.2M*估計量449 10.3假設檢驗453 10.3.1LRT的漸近分布453 10.3.2其他大樣本檢驗456 10.4區間估計461 10.4.1近似極大似然區間461 10.4.2其他大樣本區間463 10.5習題468 10.6雜錄480 10.6.1超有效性480 10.6.2適當的正則性條件480 10.6.3再談自助法481 10.6.4影響函數482 10.6.5自助法區間483 10.6.6穩健區間484 *11章方差分析和回歸分析485 11.1引言485 11.2一種方式分組的方差分析486 11.2.1模型和分布假定488 11.2.2經典的ANOVA假設488 11.2.3均值的線性組合的 推斷491 11.2.4ANOVA F檢驗493 11.2.5對比的同時估計496 11.2.6平方和的分解498 11.3簡單線性回歸500 11.3.1*小二乘:數學解503 11.3.2*佳線性無偏估計: 統計解505 11.3.3模型和分布假定509 11.3.4正態誤差下的估計和 檢驗511 11.3.5在給定點x=x0處的 估計和預測517 11.3.6同時估計和置信帶519 11.4習題522 11.5雜錄531 11.5.1Cochran定理531 11.5.2多重比較532 11.5.3隨機化完全區組設計532 11.5.4其他類型的方差分析533 11.5.5置信帶的形狀533 11.5.6Stein悖論534 *12章回歸模型536 12.1引言536 12.2變量有誤差時的回歸536 12.2.1函數關繫和結構關繫538 12.2.2*小二乘解539 12.2.3極大似然估計541 12.2.4置信集545 12.3羅吉斯蒂克回歸548 12.3.1模型548 12.3.2估計550 12.4穩健回歸554 12.5習題558 12.6雜錄565 12.6.1函數和結構的意義565 12.6.2EIV模型中常規*小二 乘的相合性566 12.6.3EIV模型中的工具 變量566 12.6.4羅吉斯蒂克似然方程567 12.6.5再談穩健回歸567 附錄計算機代數569 常用分布表577 參考文獻584 作者索引601 名詞索引606 |
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