时代教育·国外高校优秀教材精选:统计推断(翻译版·原书第2版)

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9.0
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作者:
出版社: 机械工业出版社
2010-01
版次: 2
ISBN: 9787111278764
定价: 66.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 610页
正文语种: 简体中文
  •   《统计推断(翻译版·原书第2版)》从概率论的基础开始,通过例子与习题的旁征博引,引进了大量近代统计处理的新技术和一些国内同类教材中不常见而又广为使用的分布。其内容既包括工科概率入门、经典统计和现代统计的基础,又加进了不少近代统计中数据处理的实用方法和思想,例如:Bootstrap再抽样法、刀切(Jackkrlife)估计、EM算法、Logistic回归、稳健(Robest)回归、Markov链、MonteCarlo方法等。它的统计内容与国内流行的教材相比,理论较深,模型较多,案例的涉及面要广,理论的应用面要丰富,统计思想的阐述与算法更为具体。《统计推断(翻译版·原书第2版)》可作为工科、管理类学科专业本科生、研究生的教材或参考书,也可供教师、工程技术人员自学之用。 出版说明
    第2版序
    第1版序
    译后序
    第1章概率论
    1.1集合论
    1.2概率论基础
    1.2.1公理化基础
    1.2.2概率演算
    1.2.3计数
    1.2.4枚举结果
    1.3条件概率与独立性
    1.4随机变量
    1.5分布函数
    1.6概率密度函数和概率质量函数
    1.7习题
    1.8杂录

    第2章变换和期望
    2.1随机变量函数的分布
    2.2期望
    2.3矩和矩母函数
    2.4积分号下的求导
    2.5习题
    2.6杂录
    2.6.1矩列的唯一性
    2.6.2其他母函数
    2.6.3矩母函数能否唯一地确定分布?

    第3章常见分布族
    3.1引言
    3.2离散分布
    3.3连续分布
    3.4指数族
    3.5位置与尺度族
    3.6不等式与恒等式
    3.6.1概率不等式
    3.6.2恒等式
    3.7习题
    3.8杂录
    3.8.1Poisson假设
    3.8.2Chebychev不等式及其改进
    3.8.3再谈指数族

    第4章多维随机变量
    4.1联合分布与边缘分布
    4.2条件分布与独立性
    4.3二维变换
    4.4多层模型与混合分布
    4.5协方差与相关
    4.6多维分布
    4.7不等式
    4.7.1数值不等式
    4.7.2函数不等式
    4.8习题
    4.9杂录
    4.9.1交换悖论
    4.9.2算术-几何-调和平均值不等式
    8.3.1错误概率与功效函数
    8.3.2最大功效检验
    8.3.3并-检验与交-并检验的真实水平
    8.3.4P-值
    8.3.5损失函数最优性
    8.4习题
    8.5杂录
    8.5.1单调功效函数
    8.5.2似然比作为证据
    8.5.3P-值和后验概率
    8.5.4置信集P-值

    第9章区间估计
    9.1引言
    9.2区间估计量的求法
    9.2.1反转一个检验统计量
    9.2.2枢轴量
    9.2.3枢轴化累积分布函数
    9.2.4Bayes区间
    9.3区间估计量的评价方法
    9.3.1尺寸和覆盖概率
    9.3.2与检验相关的最优性
    9.3.3Bayes最优
    9.3.4损失函数最优
    9.4习题
    9.5杂录
    9.5.1置信方法
    9.5.2离散分布中的置信区间
    9.5.3Fieller定理
    9.5.4其他区间如何?

    第10章渐近评价
    10.1点估计
    10.1.1相合性
    10.1.2有效性
    10.1.3计算与比较
    10.1.4自助法标准误差
    10.2稳健性
    10.2.1均值和中位数
    10.2.2M_估计量
    10.3假设检验
    10.3.1LRT的渐近分布
    10.3.2其他大样本检验
    10.4区间估计
    10.4.1近似极大似然区间
    10.4.2其他大样本区间
    10.5习题
    10.6杂录
    10.6.1超有效性
    10.6.2适当的正则性条件
    10.6.3再谈自助法
    10.6.4影响函数
    10.6.5自助法区间
    10.6.6稳健区间

    第11章方差分析和回归分析
    11.1引言
    11.2一种方式分组的方差分析
    11.2.1模型和分布假定
    11.2.2经典的ANOVA假设
    11.2.3均值的线性组合的推断
    11.2.4ANOVAF检验
    11.2.5对比的同时估计
    11.2.6平方和的分解
    11.3简单线性回归
    11.3.1最小二乘:数学解
    11.3.2最佳线性无偏估计:统计解
    11.3.3模型和分布假定
    11.3.4正态误差下的估计和检验
    11.3.5在给定点x=x0处的估计和预测
    11.3.6同时估计和置信带
    11.4习题
    11.5杂录
    11.5.1Cochran定理
    11.5.2多重比较
    11.5.3随机化完全区组设计
    11.5.4其他类型的方差分析
    11.5.5置信带的形状
    11.5.6Stein悖论

    第12章回归模型
    12.1引言
    12.2变量有误差时的回归
    12.2.1函数关系和结构关系
    12.2.2最小二乘解
    12.2.3极大似然估计
    12.2.4置信集
    12.3罗吉斯蒂克回归
    12.3.1模型
    12.3.2估计
    12.4稳健回归
    12.5习题
    12.6杂录
    12.6.1函数和结构的意义
    12.6.2EIV模型中常规最小乘的相合性
    12.6.3EIV模型中的工具变量
    12.6.4罗吉斯蒂克似然方程
    12.6.5再谈稳健回归

    附录计算机代数
    常用分布表
    参考文献
    作者索引
    名词索引
  • 内容简介:
      《统计推断(翻译版·原书第2版)》从概率论的基础开始,通过例子与习题的旁征博引,引进了大量近代统计处理的新技术和一些国内同类教材中不常见而又广为使用的分布。其内容既包括工科概率入门、经典统计和现代统计的基础,又加进了不少近代统计中数据处理的实用方法和思想,例如:Bootstrap再抽样法、刀切(Jackkrlife)估计、EM算法、Logistic回归、稳健(Robest)回归、Markov链、MonteCarlo方法等。它的统计内容与国内流行的教材相比,理论较深,模型较多,案例的涉及面要广,理论的应用面要丰富,统计思想的阐述与算法更为具体。《统计推断(翻译版·原书第2版)》可作为工科、管理类学科专业本科生、研究生的教材或参考书,也可供教师、工程技术人员自学之用。
  • 目录:
    出版说明
    第2版序
    第1版序
    译后序
    第1章概率论
    1.1集合论
    1.2概率论基础
    1.2.1公理化基础
    1.2.2概率演算
    1.2.3计数
    1.2.4枚举结果
    1.3条件概率与独立性
    1.4随机变量
    1.5分布函数
    1.6概率密度函数和概率质量函数
    1.7习题
    1.8杂录

    第2章变换和期望
    2.1随机变量函数的分布
    2.2期望
    2.3矩和矩母函数
    2.4积分号下的求导
    2.5习题
    2.6杂录
    2.6.1矩列的唯一性
    2.6.2其他母函数
    2.6.3矩母函数能否唯一地确定分布?

    第3章常见分布族
    3.1引言
    3.2离散分布
    3.3连续分布
    3.4指数族
    3.5位置与尺度族
    3.6不等式与恒等式
    3.6.1概率不等式
    3.6.2恒等式
    3.7习题
    3.8杂录
    3.8.1Poisson假设
    3.8.2Chebychev不等式及其改进
    3.8.3再谈指数族

    第4章多维随机变量
    4.1联合分布与边缘分布
    4.2条件分布与独立性
    4.3二维变换
    4.4多层模型与混合分布
    4.5协方差与相关
    4.6多维分布
    4.7不等式
    4.7.1数值不等式
    4.7.2函数不等式
    4.8习题
    4.9杂录
    4.9.1交换悖论
    4.9.2算术-几何-调和平均值不等式
    8.3.1错误概率与功效函数
    8.3.2最大功效检验
    8.3.3并-检验与交-并检验的真实水平
    8.3.4P-值
    8.3.5损失函数最优性
    8.4习题
    8.5杂录
    8.5.1单调功效函数
    8.5.2似然比作为证据
    8.5.3P-值和后验概率
    8.5.4置信集P-值

    第9章区间估计
    9.1引言
    9.2区间估计量的求法
    9.2.1反转一个检验统计量
    9.2.2枢轴量
    9.2.3枢轴化累积分布函数
    9.2.4Bayes区间
    9.3区间估计量的评价方法
    9.3.1尺寸和覆盖概率
    9.3.2与检验相关的最优性
    9.3.3Bayes最优
    9.3.4损失函数最优
    9.4习题
    9.5杂录
    9.5.1置信方法
    9.5.2离散分布中的置信区间
    9.5.3Fieller定理
    9.5.4其他区间如何?

    第10章渐近评价
    10.1点估计
    10.1.1相合性
    10.1.2有效性
    10.1.3计算与比较
    10.1.4自助法标准误差
    10.2稳健性
    10.2.1均值和中位数
    10.2.2M_估计量
    10.3假设检验
    10.3.1LRT的渐近分布
    10.3.2其他大样本检验
    10.4区间估计
    10.4.1近似极大似然区间
    10.4.2其他大样本区间
    10.5习题
    10.6杂录
    10.6.1超有效性
    10.6.2适当的正则性条件
    10.6.3再谈自助法
    10.6.4影响函数
    10.6.5自助法区间
    10.6.6稳健区间

    第11章方差分析和回归分析
    11.1引言
    11.2一种方式分组的方差分析
    11.2.1模型和分布假定
    11.2.2经典的ANOVA假设
    11.2.3均值的线性组合的推断
    11.2.4ANOVAF检验
    11.2.5对比的同时估计
    11.2.6平方和的分解
    11.3简单线性回归
    11.3.1最小二乘:数学解
    11.3.2最佳线性无偏估计:统计解
    11.3.3模型和分布假定
    11.3.4正态误差下的估计和检验
    11.3.5在给定点x=x0处的估计和预测
    11.3.6同时估计和置信带
    11.4习题
    11.5杂录
    11.5.1Cochran定理
    11.5.2多重比较
    11.5.3随机化完全区组设计
    11.5.4其他类型的方差分析
    11.5.5置信带的形状
    11.5.6Stein悖论

    第12章回归模型
    12.1引言
    12.2变量有误差时的回归
    12.2.1函数关系和结构关系
    12.2.2最小二乘解
    12.2.3极大似然估计
    12.2.4置信集
    12.3罗吉斯蒂克回归
    12.3.1模型
    12.3.2估计
    12.4稳健回归
    12.5习题
    12.6杂录
    12.6.1函数和结构的意义
    12.6.2EIV模型中常规最小乘的相合性
    12.6.3EIV模型中的工具变量
    12.6.4罗吉斯蒂克似然方程
    12.6.5再谈稳健回归

    附录计算机代数
    常用分布表
    参考文献
    作者索引
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