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概率統(tǒng)計(原書第4版)

概率統(tǒng)計(原書第4版)

定 價:¥179.00

作 者: [美]莫里斯·H. 德格魯特 [美]馬克·J. 舍維什
出版社: 機械工業(yè)出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787111746669 出版時間: 2024-08-01 包裝: 平裝-膠訂
開本: 16開 頁數(shù): 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  本書包括概率論、數(shù)理統(tǒng)計兩部分,涉及條件分布、期望、大樣本理論、估計、假設檢驗、非參數(shù)方法、線性統(tǒng)計模型、統(tǒng)計模擬等,內(nèi)容取材比較時尚新穎。新版不但重寫了很多章節(jié),還介紹了在計算機科學中日益重要的Chernoff界,以及矩方法、Newton法、EM算法、樞軸量、似然比檢驗的大樣本分布等方面的知識,將目前研究前沿的一些問題深入淺出地融人教材。書中內(nèi)容豐富完整,適當?shù)剡x擇某些章節(jié),可以作為一學年的概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的教材,亦可作為一學期的概率論與隨機過程的教材。適合數(shù)學、統(tǒng)計學、經(jīng)濟學等專業(yè)高年級本科生和研究生用,也可供統(tǒng)計工作人員用作參考書。

作者簡介

  莫里斯·H. 德格魯特(Morris H.DeGroot)美國統(tǒng)計學家,曾任卡內(nèi)基·梅隆大學教授,是卡內(nèi)基·梅隆大學統(tǒng)計系創(chuàng)始主任。他于1970年出版的Optimal Statistical Decisions至今仍被認為是該領(lǐng)域的偉大著作之一。他是美國統(tǒng)計協(xié)會、國際數(shù)理統(tǒng)計學會、國際統(tǒng)計學會、世界計量經(jīng)濟學會和美國科學促進會的會士。他于1989年去世。國際貝葉斯分析學會的DeGroot獎正是以他的名字命名,以表彰他在統(tǒng)計與決策理論方面工作的影響和重要性,以及對該學科發(fā)展的顯著影響。 馬克·J. 舍維什(Mark J. Schervish)任教于卡內(nèi)基·梅隆大學統(tǒng)計學系。他發(fā)表了應用、方法論、理論和哲學研究論文,并出版了教科書和研究專著。他以在推理和貝葉斯統(tǒng)計基礎方面的工作而聞名。Schervish曾在頂級統(tǒng)計期刊的編輯委員會任職,是美國統(tǒng)計協(xié)會和國際數(shù)理統(tǒng)計學會的會士。

圖書目錄

目錄

譯者序
前言

第1章關(guān)于概率的引言1
11概率的歷史1
12概率的解釋1
13試驗和事件4
14集合論4
15概率的定義13
16有限樣本空間17
17計數(shù)方法20
18組合方法26
19多項式系數(shù)35
110和事件的概率39
111統(tǒng)計詐騙43
112補充習題45
第2章條件概率47
21條件概率的定義47
22獨立事件56
23貝葉斯定理65
*24賭徒破產(chǎn)問題73
25補充習題76
第3章隨機變量及其分布79
31隨機變量及離散分布79
32連續(xù)分布84
33分布函數(shù)91
34二元隨機變量的分布99
35邊際分布109
36條件分布120
37多元分布130
38隨機變量的函數(shù)144
39兩個或多個隨機變量的函數(shù)150
*310馬爾可夫鏈161
311補充習題174
第4章數(shù)學期望178
41隨機變量的數(shù)學期望178
42數(shù)學期望的性質(zhì)186
43方差193
44矩200
45均值和中位數(shù)207
46協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)213
47條件期望219
*48效用227
49補充習題233
第5章特殊分布236
51引言236
52伯努利分布和二項分布236
53超幾何分布241
54泊松分布247
55負二項分布255
56正態(tài)分布259
57伽馬分布271
58貝塔分布281
59多項分布286
510二元正態(tài)分布290
511補充習題296
第6章大隨機樣本299
61引言299
62大數(shù)定律300
63中心極限定理311
64連續(xù)性修正321
65補充習題324
第7章估計325
71統(tǒng)計推斷325
72先驗分布和后驗分布332
73共軛先驗分布340
74貝葉斯估計量351
75極大似然估計量360
76極大似然估計量的性質(zhì)368
*77充分統(tǒng)計量383
*78聯(lián)合充分統(tǒng)計量388
*79估計量的改進394
710補充習題400
第8章估計量的抽樣分布403
81統(tǒng)計量的抽樣分布403
82卡方分布407
83樣本均值和樣本方差的聯(lián)合
分布410
84t分布417
85置信區(qū)間421
*86正態(tài)分布樣本的貝葉斯分析430
87無偏估計量440
*88Fisher信息量447
89補充習題460
第9章假設檢驗462
91假設檢驗問題462
*92簡單假設的檢驗479
*93一致最大功效檢驗488
*94雙邊備擇假設496
95t檢驗503
96比較兩個正態(tài)分布的均值513
97F分布523
*98貝葉斯檢驗530
*99基本問題541
910補充習題544
第10章分類數(shù)據(jù)和非參數(shù)方法548
101擬合優(yōu)度檢驗548
102復合假設的擬合優(yōu)度檢驗556
103列聯(lián)表563
104同質(zhì)性檢驗568
105Simpson悖論574
*106KolmogorovSmirnov檢驗577
*107穩(wěn)健估計585
*108符號檢驗和秩檢驗595
109補充習題602
第11章線性統(tǒng)計模型605
111最小二乘法605
112回歸612
113簡單線性回歸的統(tǒng)計推斷620
*114簡單線性回歸的貝葉斯推斷639
115一般線性模型與多元回歸645
116方差分析663
*117雙因子試驗設計671
*118具有復制的雙因子試驗
設計679
119補充習題689
第12章模擬693
121什么是模擬693
122為什么模擬是有用的696
123特定分布的模擬707
124重要性抽樣718
*125馬爾可夫鏈蒙特卡羅
(MCMC)方法726
126自助法740
127補充習題749
奇數(shù)序號習題答案753
附錄774
參考文獻786


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