概率统计
出版时间:
2007-03
版次:
1
ISBN:
9787115139139
定价:
59.00
装帧:
平装
开本:
其他
纸张:
胶版纸
页数:
461页
字数:
628千字
51人买过
-
本书内容包括概论、数理统计两部分，涉及条件概率、随机变量及其分布、数学期望、特殊分布、估计、估计量的抽样分布、假设检验、分类数据与非参数和方法、线性统计模型、随机模拟等。本书知识体系结构与国内主流的概率论与数理统计教材基本一致，但内容取材及例题的安排上都比较新颖，尤其是新增加了一些非常实用而且比较先进的模拟方法，书中最后提供了奇数号习题的解答以及索引。
本书作为概率论与数理统计的教材，适合大学本科高年级学生和研究生用作教材或参考书，也可供统计工作人员用作参考书。 Morris H. DeGroot（1931-1989）世界知名统计学家。生前是国际统计学会、美国统计学会、数理统计学会、计量经济学会会士。卡内基梅隆大学教授、1966年创办该校统计系。DeGroot在学术上非常活跃，著述颇丰。为纪念他的著作对统计教学的贡献，国际贝叶斯分析学会特别设立了DeGr 第1章 概率导论
1.1 概率的发展历史
1.2 对概率的几种解释
1.3 试验和事件
1.4 概率的定义
1.5 有限样本空间
1.6 多项式系数
1.7 事件和的概率
第2章 条件概率
2.1 条件概率的定义
2.2 独立事件
2.3 贝叶斯定理
2.4 马尔可夫链
第3章 随机变量及其分布
3.1 随机变量与离散型分布
3.2 连续型分布
3.3 分布函数
3.4 二元分布
3.5 边际分布
3.6 条件分布
3.7 多元分布
3.8 随机变量的函数
3.9 两个或两个以上随机变量的函数
第4章 数学期望
4.1 单个随机变量的数学期望
4.2 数学期望的性质
4.3 方差
4.4 矩
4.5 均值和中位数
4.6 协方差和相关系数
4.7 样本均植
第5章 特殊分布
5.1 引言
5.2 伯努利分布与二项分布
5.3 超几何分布
5.4 泊松分布
5.5 负二项分布
5.6 中心极限定理
5.7 对连续性的修正
5.8 伽玛分布
5.10 二元正态分布
第6章 估计
6.1 统计推断
6.2 先验分布与后验分布
6.3 贝叶斯估计
6.4 极大似然估计
6.5 极大似然估计的性质
第7章 估计量的抽样分布
7.1 统计量的抽样分布
7.2 卡方分布
7.3 样本均植与样本该着的联合分布
7.4 t分布
7.5 置信区间
7.6 无偏估计
第8章 假设检验
8.1 假设检验问题
8.2 双侧的备择假设
8.3 t检验
8.4 两个正态分布均值的比较
8.5 F分布
第9章 分类数据与非参数方法
第10章 线性统计模型
第11章 随机模拟
附表
奇数号习题的解答（图灵网站下载）
参考文献（图灵网站下载）
人名索引（图灵网站下载）
索引（图灵网站下载）
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内容简介:
本书内容包括概论、数理统计两部分，涉及条件概率、随机变量及其分布、数学期望、特殊分布、估计、估计量的抽样分布、假设检验、分类数据与非参数和方法、线性统计模型、随机模拟等。本书知识体系结构与国内主流的概率论与数理统计教材基本一致，但内容取材及例题的安排上都比较新颖，尤其是新增加了一些非常实用而且比较先进的模拟方法，书中最后提供了奇数号习题的解答以及索引。
本书作为概率论与数理统计的教材，适合大学本科高年级学生和研究生用作教材或参考书，也可供统计工作人员用作参考书。
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作者简介:
Morris H. DeGroot（1931-1989）世界知名统计学家。生前是国际统计学会、美国统计学会、数理统计学会、计量经济学会会士。卡内基梅隆大学教授、1966年创办该校统计系。DeGroot在学术上非常活跃，著述颇丰。为纪念他的著作对统计教学的贡献，国际贝叶斯分析学会特别设立了DeGr
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目录:
第1章 概率导论
1.1 概率的发展历史
1.2 对概率的几种解释
1.3 试验和事件
1.4 概率的定义
1.5 有限样本空间
1.6 多项式系数
1.7 事件和的概率
第2章 条件概率
2.1 条件概率的定义
2.2 独立事件
2.3 贝叶斯定理
2.4 马尔可夫链
第3章 随机变量及其分布
3.1 随机变量与离散型分布
3.2 连续型分布
3.3 分布函数
3.4 二元分布
3.5 边际分布
3.6 条件分布
3.7 多元分布
3.8 随机变量的函数
3.9 两个或两个以上随机变量的函数
第4章 数学期望
4.1 单个随机变量的数学期望
4.2 数学期望的性质
4.3 方差
4.4 矩
4.5 均值和中位数
4.6 协方差和相关系数
4.7 样本均植
第5章 特殊分布
5.1 引言
5.2 伯努利分布与二项分布
5.3 超几何分布
5.4 泊松分布
5.5 负二项分布
5.6 中心极限定理
5.7 对连续性的修正
5.8 伽玛分布
5.10 二元正态分布
第6章 估计
6.1 统计推断
6.2 先验分布与后验分布
6.3 贝叶斯估计
6.4 极大似然估计
6.5 极大似然估计的性质
第7章 估计量的抽样分布
7.1 统计量的抽样分布
7.2 卡方分布
7.3 样本均植与样本该着的联合分布
7.4 t分布
7.5 置信区间
7.6 无偏估计
第8章 假设检验
8.1 假设检验问题
8.2 双侧的备择假设
8.3 t检验
8.4 两个正态分布均值的比较
8.5 F分布
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第10章 线性统计模型
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