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统计推断原理

统计推断原理
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作者: [英] 著
出版社: 人民邮电出版社
2009-08
版次: 1
ISBN: 9787115210746
定价: 49.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 219页
字数: 232千字
正文语种: 英语
丛书: 图灵原版数学·统计学系列
分类: 自然科学
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  • 　　《统计推断原理(英文版)》是统计学名家名作，包含9章内容和两个附录，前面几章介绍一些基本概念，如参数、似然、主元等，然后介绍显著性检验、渐进理论以及比较复杂的统计推断问题。还特别介绍了实验设计中基于随机化的统计推断。核心概念的解释非常清晰，即使跳过其中的数学细节，也能使读者理解。
    　　《统计推断原理(英文版)》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。 　　D.R.Cox，世界著名统计学家，英国皇家学会会员暨英国社会科学院院士，美国科学院、丹麦皇家科学院外籍院士。曾任国际统计协会、伯努利数理统汁与概率学会、英国皇家统计学会主席。主要学术贡献包括Cox过程和影响深远且应用广泛的Cox比例风险模型等。 1Preliminaries
    Summary
    1.1Startingpoint
    1.2Roleofformaltheoryofinference
    1.3Somesimplemodels
    1.4Formulationofobjectives
    1.5Twobroadapproachestostatisticalinference
    1.6Somefurtherdiscussion
    1.7Parameters
    Notes1

    2Someconceptsandsimpleapplications
    Summary
    2.1Likelihood
    2.2Sufficiency
    2.3Exponentialfamily
    2.4Choiceofpriorsforexponentialfamilyproblems
    2.5Simplefrequentistdiscussion
    2.6Pivots
    Notes2

    3Significancetests
    Summary
    3.1Generalremarks
    3.2Simplesignificancetest
    3.3One-andtwo-sidedtests
    3.4Relationwithacceptanceandrejection
    3.5Formulationofalternativesandteststatistics
    3.6Relationwithintervalestimation
    3.7Interpretationofsignificancetests
    3.8Bayesiantesting
    Notes3

    4Morecomplicatedsituations
    Summary
    4.1Generalremarks
    4.2GeneralBayesianformulation
    4.3Frequentistanalysis
    4.4Somemoregeneralfrequentistdevelopments
    4.5SomefurtherBayesianexamples
    Notes4

    5Interpretationsofuncertainty
    Summary
    5.1Generalremarks
    5.2Broadrolesofprobability
    5.3Frequentistinterpretationofupperlimits
    5.4Neyman-Pearsonoperationalcriteria
    5.5Somegeneralaspectsofthefrequentistapproach
    5.6Yetmoreonthefrequentistapproach
    5.7Personalisticprobability
    5.8Impersonaldegreeofbelief
    5.9Referencepriors
    5.10Temporalcoherency
    5.11Degreeofbeliefandfrequency
    5.12StatisticalimplementationofBayesiananalysis
    5.13Modeluncertainty
    5.14Consistencyofdataandprior
    5.15Relevanceoffrequentistassessment
    5.16Sequentialstopping
    5.17Asimpleclassificationproblem
    Notes5

    6Asymptotictheory
    Summary
    6.1Generalremarks
    6.2Scalarparameter
    6.3Multidimensionalparameter
    6.4Nuisanceparameters
    6.5Testsandmodelreduction
    6.6Comparativediscussion
    6.7Profilelikelihoodasaninformationsummarizer
    6.8Constrainedestimation
    6.9Semi-asymptoticarguments
    6.10Numerical-analyticaspects
    6.11Higher-orderasymptotics
    Notes6

    7Furtheraspectsofmaximumlikelihood
    Summary
    7.1Multimodallikelihoods
    7.2Irregularform
    7.3Singularinformationmatrix
    7.4Failureofmodel
    7.5Unusualparameterspace
    7.6Modifiedlikelihoods
    Notes7

    8Additionalobjectives
    Summary
    8.1Prediction
    8.2Decisionanalysis
    8.3Pointestimation
    8.4Non-likelihood-basedmethods
    Notes8

    9Randomization-basedanalysis
    Summary
    9.1Generalremarks
    9.2Samplingafinitepopulation
    9.3Designofexperiments
    Notes9

    AppendixA：Abriefhistory
    AppendixB：Apersonalview
    References
    Authorindex
    Subjectindex
  • 内容简介:
    　　《统计推断原理(英文版)》是统计学名家名作，包含9章内容和两个附录，前面几章介绍一些基本概念，如参数、似然、主元等，然后介绍显著性检验、渐进理论以及比较复杂的统计推断问题。还特别介绍了实验设计中基于随机化的统计推断。核心概念的解释非常清晰，即使跳过其中的数学细节，也能使读者理解。
    　　《统计推断原理(英文版)》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。
  • 作者简介:
    　　D.R.Cox，世界著名统计学家，英国皇家学会会员暨英国社会科学院院士，美国科学院、丹麦皇家科学院外籍院士。曾任国际统计协会、伯努利数理统汁与概率学会、英国皇家统计学会主席。主要学术贡献包括Cox过程和影响深远且应用广泛的Cox比例风险模型等。
  • 目录:
    1Preliminaries
    Summary
    1.1Startingpoint
    1.2Roleofformaltheoryofinference
    1.3Somesimplemodels
    1.4Formulationofobjectives
    1.5Twobroadapproachestostatisticalinference
    1.6Somefurtherdiscussion
    1.7Parameters
    Notes1

    2Someconceptsandsimpleapplications
    Summary
    2.1Likelihood
    2.2Sufficiency
    2.3Exponentialfamily
    2.4Choiceofpriorsforexponentialfamilyproblems
    2.5Simplefrequentistdiscussion
    2.6Pivots
    Notes2

    3Significancetests
    Summary
    3.1Generalremarks
    3.2Simplesignificancetest
    3.3One-andtwo-sidedtests
    3.4Relationwithacceptanceandrejection
    3.5Formulationofalternativesandteststatistics
    3.6Relationwithintervalestimation
    3.7Interpretationofsignificancetests
    3.8Bayesiantesting
    Notes3

    4Morecomplicatedsituations
    Summary
    4.1Generalremarks
    4.2GeneralBayesianformulation
    4.3Frequentistanalysis
    4.4Somemoregeneralfrequentistdevelopments
    4.5SomefurtherBayesianexamples
    Notes4

    5Interpretationsofuncertainty
    Summary
    5.1Generalremarks
    5.2Broadrolesofprobability
    5.3Frequentistinterpretationofupperlimits
    5.4Neyman-Pearsonoperationalcriteria
    5.5Somegeneralaspectsofthefrequentistapproach
    5.6Yetmoreonthefrequentistapproach
    5.7Personalisticprobability
    5.8Impersonaldegreeofbelief
    5.9Referencepriors
    5.10Temporalcoherency
    5.11Degreeofbeliefandfrequency
    5.12StatisticalimplementationofBayesiananalysis
    5.13Modeluncertainty
    5.14Consistencyofdataandprior
    5.15Relevanceoffrequentistassessment
    5.16Sequentialstopping
    5.17Asimpleclassificationproblem
    Notes5

    6Asymptotictheory
    Summary
    6.1Generalremarks
    6.2Scalarparameter
    6.3Multidimensionalparameter
    6.4Nuisanceparameters
    6.5Testsandmodelreduction
    6.6Comparativediscussion
    6.7Profilelikelihoodasaninformationsummarizer
    6.8Constrainedestimation
    6.9Semi-asymptoticarguments
    6.10Numerical-analyticaspects
    6.11Higher-orderasymptotics
    Notes6

    7Furtheraspectsofmaximumlikelihood
    Summary
    7.1Multimodallikelihoods
    7.2Irregularform
    7.3Singularinformationmatrix
    7.4Failureofmodel
    7.5Unusualparameterspace
    7.6Modifiedlikelihoods
    Notes7

    8Additionalobjectives
    Summary
    8.1Prediction
    8.2Decisionanalysis
    8.3Pointestimation
    8.4Non-likelihood-basedmethods
    Notes8

    9Randomization-basedanalysis
    Summary
    9.1Generalremarks
    9.2Samplingafinitepopulation
    9.3Designofexperiments
    Notes9

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