高等统计学
出版时间:
2012-02
版次:
1
ISBN:
9787301160961
定价:
32.00
装帧:
平装
开本:
16开
纸张:
胶版纸
页数:
390页
字数:
530千字
正文语种:
简体中文
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统计学是研究数据处理方法的学科，《高等统计学》系统介绍了统计学中的基本概念和理论。首先介绍如何将社会各行各业中出现的数据系统化成统计模型，成为统计学处理的对象；然后介绍统计学中常用的统计方法和相关理论，为学生将来进行统计研究或实际工作打下一个坚实的基础。
由于统计学发展迅速，内容广泛，难以全面介绍，《高等统计学》突出重点，着重介绍经典数理统计学中的主要内容，全书分成五章：第一章介绍数据的统计模型以及相应统计量的性质和指数分布族；第二章介绍参数估计方法；第三章介绍大样本方法；第四章介绍统计检验方法，第五章介绍贝叶斯分析方法以及相关的统计决策模型。
《高等统计学》可作为高等院校概率统计学专业的硕士学位基础课教材，也可作为医学、经济、金融、社会学等相关专业的博士生教材。此外，其他从事科学研究和实际数据处理的人员，比如，各科研单位的科研工作者，工程、医药卫生、商业、银行、保险业等行业的从业人员也可将《高等统计学》作为参考资料。 郑忠国，北京大学数学科学学院教授、博士生导师，1962年毕业于北京大学数学力学系，1965年北京大学研究生毕业。长期从事数理统计的教学和科研工作，研究方向是非参数统计、可靠性统计以及统计计算。发表论文近百篇。主持完成国家自然科学基金项目“不完全数据统计理论及其应用（1999-2001）”，教育部博士点基金项目“应用统计方法研究”和“工业与医学中的应用统计研究”等。研究项目“随机加权法”获国家教委科技进步二等奖。出版的教材有《高等统计学》（北京大学出版社，1998）和《概率与统计》（北京大学出版社，2007）等。
童行伟，北京师范大学数学科学学院副教授、硕士生导师，2003年毕业于北京大学数学科学学院，获博士学位。研究方向是生物统计和金融统计。发表论文二十余篇。主持国家自然科学基金项目“面板技术数据的统计推断以及应用（2010-2012）”，教育部科技研究重大项目“多元经济数据中的因果分析，经验似然和Copula方法（2009-2011）”。
赵慧，华中师范大学数学与统计学学院副教授、硕士生导师，2005年北京大学数学科学学院博士毕业，2007年中国科学院数学与系统科学研究院博士后出站。近年来从事数理统计的教学与科研工作，研究方向为图模型与因果推断、生存分析与可靠性。在国内外期刊上已经发表论文十余篇。 第一章统计的基本概念
1.1数据、统计模型和分布族
1.2充分统计量
1.3统计量的完全性
1.4指数族分布
1.5习题
第二章估计
2.1矩估计与最大似然估计计算法
2.2无偏估计
2.3信息不等式
2.4同变估计
2.5稳健估计
2.6习题
第三章估计的大样本性质
3.1相合性
3.2渐近正态性
3.3估计序列的大样本比较
3.4渐近有效性
3.5M一估计和R_估计
3.6样本中位数
3.7习题
第四章假设检验
4.1基本概念
4.2Neyman-Pearson引理.
4.3单调似然比族的检验问题
4.4最不利的分布
4.5一致最优无偏检验
4.6广义似然比检验
4.7不变检验
4.8X2检验
4.9基于计数统计量的检验
4.10u统计量的检验
4.11秩检验
4.12非参数检验的功效
4.13多重假设检验
4.14习题
第五章统计决策和贝叶斯分析简介
5.1统计决策问题概述
5.2贝叶斯决策函数
5.3决策函数的可容许性
5.4决策函数的极小极大性
5.5关于多个参数的同时估计问题
5.6贝叶斯统计
5.7先验分布的确定
5.8习题
习题答案与提示
参考文献
索引
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内容简介:
统计学是研究数据处理方法的学科，《高等统计学》系统介绍了统计学中的基本概念和理论。首先介绍如何将社会各行各业中出现的数据系统化成统计模型，成为统计学处理的对象；然后介绍统计学中常用的统计方法和相关理论，为学生将来进行统计研究或实际工作打下一个坚实的基础。
由于统计学发展迅速，内容广泛，难以全面介绍，《高等统计学》突出重点，着重介绍经典数理统计学中的主要内容，全书分成五章：第一章介绍数据的统计模型以及相应统计量的性质和指数分布族；第二章介绍参数估计方法；第三章介绍大样本方法；第四章介绍统计检验方法，第五章介绍贝叶斯分析方法以及相关的统计决策模型。
《高等统计学》可作为高等院校概率统计学专业的硕士学位基础课教材，也可作为医学、经济、金融、社会学等相关专业的博士生教材。此外，其他从事科学研究和实际数据处理的人员，比如，各科研单位的科研工作者，工程、医药卫生、商业、银行、保险业等行业的从业人员也可将《高等统计学》作为参考资料。
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作者简介:
郑忠国，北京大学数学科学学院教授、博士生导师，1962年毕业于北京大学数学力学系，1965年北京大学研究生毕业。长期从事数理统计的教学和科研工作，研究方向是非参数统计、可靠性统计以及统计计算。发表论文近百篇。主持完成国家自然科学基金项目“不完全数据统计理论及其应用（1999-2001）”，教育部博士点基金项目“应用统计方法研究”和“工业与医学中的应用统计研究”等。研究项目“随机加权法”获国家教委科技进步二等奖。出版的教材有《高等统计学》（北京大学出版社，1998）和《概率与统计》（北京大学出版社，2007）等。
童行伟，北京师范大学数学科学学院副教授、硕士生导师，2003年毕业于北京大学数学科学学院，获博士学位。研究方向是生物统计和金融统计。发表论文二十余篇。主持国家自然科学基金项目“面板技术数据的统计推断以及应用（2010-2012）”，教育部科技研究重大项目“多元经济数据中的因果分析，经验似然和Copula方法（2009-2011）”。
赵慧，华中师范大学数学与统计学学院副教授、硕士生导师，2005年北京大学数学科学学院博士毕业，2007年中国科学院数学与系统科学研究院博士后出站。近年来从事数理统计的教学与科研工作，研究方向为图模型与因果推断、生存分析与可靠性。在国内外期刊上已经发表论文十余篇。
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目录:
第一章统计的基本概念
1.1数据、统计模型和分布族
1.2充分统计量
1.3统计量的完全性
1.4指数族分布
1.5习题
第二章估计
2.1矩估计与最大似然估计计算法
2.2无偏估计
2.3信息不等式
2.4同变估计
2.5稳健估计
2.6习题
第三章估计的大样本性质
3.1相合性
3.2渐近正态性
3.3估计序列的大样本比较
3.4渐近有效性
3.5M一估计和R_估计
3.6样本中位数
3.7习题
第四章假设检验
4.1基本概念
4.2Neyman-Pearson引理.
4.3单调似然比族的检验问题
4.4最不利的分布
4.5一致最优无偏检验
4.6广义似然比检验
4.7不变检验
4.8X2检验
4.9基于计数统计量的检验
4.10u统计量的检验
4.11秩检验
4.12非参数检验的功效
4.13多重假设检验
4.14习题
第五章统计决策和贝叶斯分析简介
5.1统计决策问题概述
5.2贝叶斯决策函数
5.3决策函数的可容许性
5.4决策函数的极小极大性
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