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      數理統計與數據分析(原書第3版)

      數理統計與數據分析(原書第3版)
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      作者: [美] ,
      2011-06
      版次: 3
      ISBN: 9787111336464
      定價: 85.00
      裝幀: 平裝
      開本: 16開
      紙張: 膠版紙
      頁數: 455頁
      正文語種: 簡體中文
      原版書名: Mathematical Statistics and Data Analysis,3E
      362人買過
      •   《數理統計與數據分析(原書第3版)》將現代統計學的重要思想引入數理統計課程中,強調了數據分析、圖形工具和計算機技術,并注重統計的實務和應用?!稊道斫y計與數據分析(原書第3版)》內容豐富,幾乎涵蓋了所有經典和前沿的概率論與數理統計理論和方法,主要包括概率、隨機變量、聯合分布、期望、極限定理、抽樣調查、參數估計、假設檢驗、數據匯總、兩樣本比較、方差分析、分類數據分析和線性最小二乘等。
          《數理統計與數據分析(原書第3版)》用真實數據分析了實際問題,以此增強讀者對理論的理解;作者將自助方法與傳統的推論性過程結合起來,增加了蒙特卡羅方法。此外,為了使概念更清晰,書中提供了大量的示例,而且還有豐富的習題,以增強讀者的計算能力。
          《數理統計與數據分析(原書第3版)》適合作為統計學、數學、其他理工科專業以及社會科學和經濟學專業高年級本科生和低年級研究生的教材,同時也可供相關領域技術人員參考。   JohnA.Rice,在加州大學伯克利分校獲得博士學位,并一直任教于該校統計系,現為該校統計學名譽教授。他是美國數理統計學會成員,發表過多篇理論和應用統計學論文,其研究興趣集中于海量和需要高強度計算的隨機數據的分析方法。 第1章概率
        1.1引言
        1.2樣本空間
        1.3概率測度
        1.4概率計算:計數方法
        1.4.1乘法原理.
        1.4.2排列與組合
        1.5條件概率
        1.6獨立性
        1.7結束語
        1.8習題

        第2章隨機變量
        2.1離散隨機變量
        2.1.1伯努利隨機變量
        2.1.2二項分布
        2.1.3幾何分布和負二項分布
        2.1.4超幾何分布
        2.1.5泊松分布
        2.2連續隨機變量
        2.2.1指數密度
        2.2.2伽馬密度
        2.2.3正態分布
        2.2.4貝塔密度
        2.3隨機變量的函數
        2.4結束語
        2.5習題

        第3章聯合分布
        3.1引言
        3.2離散隨機變量
        3.3連續隨機變量
        3.4獨立隨機變量
        3.5條件分布
        3.5.1離散情形
        3.5.2連續情形
        3.6聯合分布隨機變量函數
        3.6.1和與商
        3.6.2一般情形
        3.7極值和順序統計量
        3.8習題

        第4章期望
        4.1隨機變量的期望
        4.1.1隨機變量函數的期望
        4.1.2隨機變量線性組合的期望
        4.2方差和標準差
        4.2.1測量誤差模型
        4.3協方差和相關
        4.4條件期望和預測
        4.4.1定義和例子
        4.4.2預測
        4.5矩生成函數
        4.6近似方法
        4.7習題

        第5章極限定理
        5.1引言
        5.2大數定律
        5.3依分布收斂和中心極限定理
        5.4習題

        第6章正態分布的導出分布
        6.1引言
        6.2.2分布、t分布和F分布
        6.3樣本均值和樣本方差
        6.4習題

        第7章抽樣調查
        7.1引言
        7.2總體參數
        7.3簡單隨機抽樣
        7.3.1樣本均值的期望和方差
        7.3.2總體方差的估計
        7.3.3X抽樣分布的正態近似
        7.4比率估計
        7.5分層隨機抽樣
        7.5.1引言和記號
        7.5.2分層估計的性質
        7.5.3分配方法
        7.6結束語
        7.7習題

        第8章參數估計和概率分布擬合
        8.1引言
        8.2粒子排放量的泊松分布擬合
        8.3參數估計
        8.4矩方法
        8.5最大似然方法
        8.5.1多項單元概率的最大似然估計
        8.5.2最大似然估計的大樣本理論
        8.5.3最大似然估計的置信區間
        8.6參數估計的貝葉斯方法
        8.6.1先驗的進一步注釋
        8.6.2后驗的大樣本正態近似
        8.6.3計算問題
        8.7效率和克拉默{拉奧下界
        8.7.1例子:負二項分布
        8.8充分性
        8.8.1因子分解定理
        8.8.2拉奧{布萊克韋爾定理
        8.9結束語
        8.10習題

        第9章假設檢驗和擬合優度評估
        9.1引言
        9.2奈曼{皮爾遜范式
        9.2.1顯著性水平的設定和p值概念
        9.2.2原假設
        9.2.3一致最優勢檢驗
        9.3置信區間和假設檢驗的對偶性
        9.4廣義似然比檢驗
        9.5多項分布的似然比檢驗
        9.6泊松散布度檢驗
        9.7懸掛根圖
        9.8概率圖
        9.9正態性檢驗
        9.10結束語
        9.11習題

        第10章數據匯總
        10.1引言
        10.2基于累積分布函數的方法
        10.2.1經驗累積分布函數
        10.2.2生存函數
        10.2.3分位數{分位數圖
        10.3直方圖、密度曲線和莖葉圖
        10.4位置度量
        10.4.1算術平均
        10.4.2中位數
        10.4.3截尾均值
        10.4.4M估計.
        10.4.5位置估計的比較
        10.4.6自助法評估位置度量的變異性
        10.5散度度量
        10.6箱形圖
        10.7利用散點圖探索關系
        10.8結束語
        10.9習題

        第11章兩樣本比較
        11.1引言
        11.2兩獨立樣本比較
        11.2.1基于正態分布的方法
        11.2.2勢
        11.2.3非參數方法:曼恩{惠特尼檢驗
        11.2.4貝葉斯方法
        11.3配對樣本比較
        11.3.1基于正態分布的方法
        11.3.2非參數方法:符號秩檢驗
        11.3.3例子:測量魚的汞水平
        11.4試驗設計
        11.4.1乳腺動脈結扎術
        11.4.2安慰劑效應
        11.4.3拉納克郡牛奶試驗
        11.4.4門腔分術
        11.4.5FD&CRedNo
        11.4.6關于隨機化的進一步評注
        11.4.7研究生招生的觀測研究、混雜和偏見
        11.4.8審前調查
        11.5結束語
        11.6習題

        第12章方差分析
        12.1引言
        12.2單因子試驗設計
        12.2.1正態理論和F檢驗
        12.2.2多重比較問題
        12.2.3非參數方法:克魯斯卡爾{沃利斯檢驗
        12.3二因子試驗設計
        12.3.1可加性參數化
        12.3.2二因子試驗設計的正態理論
        12.3.3隨機化區組設計
        12.3.4非參數方法:弗里德曼檢驗
        12.4結束語
        12.5習題

        第13章分類數據分析
        13.1引言
        13.2費舍爾精確檢驗
        13.3卡方齊性檢驗
        13.4卡方獨立性檢驗
        13.5配對設計
        13.6優勢比
        13.7結束語
        13.8習題

        第14章線性最小二乘
        14.1引言
        14.2簡單線性回歸
        14.2.1估計斜率和截距的統計性質
        14.2.2擬合度評估
        14.2.3相關和回歸
        14.3線性最小二乘的矩陣方法
        14.4最小二乘估計的統計性質
        14.4.1向量值隨機變量
        14.4.2最小二乘估計的均值和協方差
        14.4.3.2的估計
        14.4.4殘差和標準化殘差
        14.4.5ˉ的推斷
        14.5多元線性回歸:一個例子
        14.6條件推斷、無條件推斷和自助法
        14.7局部線性平滑
        14.8結束語
        14.9習題
        附錄A常用分布
        附錄B表
        部分習題答案
        參考文獻
      • 內容簡介:
          《數理統計與數據分析(原書第3版)》將現代統計學的重要思想引入數理統計課程中,強調了數據分析、圖形工具和計算機技術,并注重統計的實務和應用?!稊道斫y計與數據分析(原書第3版)》內容豐富,幾乎涵蓋了所有經典和前沿的概率論與數理統計理論和方法,主要包括概率、隨機變量、聯合分布、期望、極限定理、抽樣調查、參數估計、假設檢驗、數據匯總、兩樣本比較、方差分析、分類數據分析和線性最小二乘等。
          《數理統計與數據分析(原書第3版)》用真實數據分析了實際問題,以此增強讀者對理論的理解;作者將自助方法與傳統的推論性過程結合起來,增加了蒙特卡羅方法。此外,為了使概念更清晰,書中提供了大量的示例,而且還有豐富的習題,以增強讀者的計算能力。
          《數理統計與數據分析(原書第3版)》適合作為統計學、數學、其他理工科專業以及社會科學和經濟學專業高年級本科生和低年級研究生的教材,同時也可供相關領域技術人員參考。
      • 作者簡介:
          JohnA.Rice,在加州大學伯克利分校獲得博士學位,并一直任教于該校統計系,現為該校統計學名譽教授。他是美國數理統計學會成員,發表過多篇理論和應用統計學論文,其研究興趣集中于海量和需要高強度計算的隨機數據的分析方法。
      • 目錄:
        第1章概率
        1.1引言
        1.2樣本空間
        1.3概率測度
        1.4概率計算:計數方法
        1.4.1乘法原理.
        1.4.2排列與組合
        1.5條件概率
        1.6獨立性
        1.7結束語
        1.8習題

        第2章隨機變量
        2.1離散隨機變量
        2.1.1伯努利隨機變量
        2.1.2二項分布
        2.1.3幾何分布和負二項分布
        2.1.4超幾何分布
        2.1.5泊松分布
        2.2連續隨機變量
        2.2.1指數密度
        2.2.2伽馬密度
        2.2.3正態分布
        2.2.4貝塔密度
        2.3隨機變量的函數
        2.4結束語
        2.5習題

        第3章聯合分布
        3.1引言
        3.2離散隨機變量
        3.3連續隨機變量
        3.4獨立隨機變量
        3.5條件分布
        3.5.1離散情形
        3.5.2連續情形
        3.6聯合分布隨機變量函數
        3.6.1和與商
        3.6.2一般情形
        3.7極值和順序統計量
        3.8習題

        第4章期望
        4.1隨機變量的期望
        4.1.1隨機變量函數的期望
        4.1.2隨機變量線性組合的期望
        4.2方差和標準差
        4.2.1測量誤差模型
        4.3協方差和相關
        4.4條件期望和預測
        4.4.1定義和例子
        4.4.2預測
        4.5矩生成函數
        4.6近似方法
        4.7習題

        第5章極限定理
        5.1引言
        5.2大數定律
        5.3依分布收斂和中心極限定理
        5.4習題

        第6章正態分布的導出分布
        6.1引言
        6.2.2分布、t分布和F分布
        6.3樣本均值和樣本方差
        6.4習題

        第7章抽樣調查
        7.1引言
        7.2總體參數
        7.3簡單隨機抽樣
        7.3.1樣本均值的期望和方差
        7.3.2總體方差的估計
        7.3.3X抽樣分布的正態近似
        7.4比率估計
        7.5分層隨機抽樣
        7.5.1引言和記號
        7.5.2分層估計的性質
        7.5.3分配方法
        7.6結束語
        7.7習題

        第8章參數估計和概率分布擬合
        8.1引言
        8.2粒子排放量的泊松分布擬合
        8.3參數估計
        8.4矩方法
        8.5最大似然方法
        8.5.1多項單元概率的最大似然估計
        8.5.2最大似然估計的大樣本理論
        8.5.3最大似然估計的置信區間
        8.6參數估計的貝葉斯方法
        8.6.1先驗的進一步注釋
        8.6.2后驗的大樣本正態近似
        8.6.3計算問題
        8.7效率和克拉默{拉奧下界
        8.7.1例子:負二項分布
        8.8充分性
        8.8.1因子分解定理
        8.8.2拉奧{布萊克韋爾定理
        8.9結束語
        8.10習題

        第9章假設檢驗和擬合優度評估
        9.1引言
        9.2奈曼{皮爾遜范式
        9.2.1顯著性水平的設定和p值概念
        9.2.2原假設
        9.2.3一致最優勢檢驗
        9.3置信區間和假設檢驗的對偶性
        9.4廣義似然比檢驗
        9.5多項分布的似然比檢驗
        9.6泊松散布度檢驗
        9.7懸掛根圖
        9.8概率圖
        9.9正態性檢驗
        9.10結束語
        9.11習題

        第10章數據匯總
        10.1引言
        10.2基于累積分布函數的方法
        10.2.1經驗累積分布函數
        10.2.2生存函數
        10.2.3分位數{分位數圖
        10.3直方圖、密度曲線和莖葉圖
        10.4位置度量
        10.4.1算術平均
        10.4.2中位數
        10.4.3截尾均值
        10.4.4M估計.
        10.4.5位置估計的比較
        10.4.6自助法評估位置度量的變異性
        10.5散度度量
        10.6箱形圖
        10.7利用散點圖探索關系
        10.8結束語
        10.9習題

        第11章兩樣本比較
        11.1引言
        11.2兩獨立樣本比較
        11.2.1基于正態分布的方法
        11.2.2勢
        11.2.3非參數方法:曼恩{惠特尼檢驗
        11.2.4貝葉斯方法
        11.3配對樣本比較
        11.3.1基于正態分布的方法
        11.3.2非參數方法:符號秩檢驗
        11.3.3例子:測量魚的汞水平
        11.4試驗設計
        11.4.1乳腺動脈結扎術
        11.4.2安慰劑效應
        11.4.3拉納克郡牛奶試驗
        11.4.4門腔分術
        11.4.5FD&CRedNo
        11.4.6關于隨機化的進一步評注
        11.4.7研究生招生的觀測研究、混雜和偏見
        11.4.8審前調查
        11.5結束語
        11.6習題

        第12章方差分析
        12.1引言
        12.2單因子試驗設計
        12.2.1正態理論和F檢驗
        12.2.2多重比較問題
        12.2.3非參數方法:克魯斯卡爾{沃利斯檢驗
        12.3二因子試驗設計
        12.3.1可加性參數化
        12.3.2二因子試驗設計的正態理論
        12.3.3隨機化區組設計
        12.3.4非參數方法:弗里德曼檢驗
        12.4結束語
        12.5習題

        第13章分類數據分析
        13.1引言
        13.2費舍爾精確檢驗
        13.3卡方齊性檢驗
        13.4卡方獨立性檢驗
        13.5配對設計
        13.6優勢比
        13.7結束語
        13.8習題

        第14章線性最小二乘
        14.1引言
        14.2簡單線性回歸
        14.2.1估計斜率和截距的統計性質
        14.2.2擬合度評估
        14.2.3相關和回歸
        14.3線性最小二乘的矩陣方法
        14.4最小二乘估計的統計性質
        14.4.1向量值隨機變量
        14.4.2最小二乘估計的均值和協方差
        14.4.3.2的估計
        14.4.4殘差和標準化殘差
        14.4.5ˉ的推斷
        14.5多元線性回歸:一個例子
        14.6條件推斷、無條件推斷和自助法
        14.7局部線性平滑
        14.8結束語
        14.9習題
        附錄A常用分布
        附錄B表
        部分習題答案
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