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统计推断书籍详细信息
- ISBN：9787111109457
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：2012-1
- 页数：660
- 价格：59.00元
- 纸张：暂无纸张
- 装帧：暂无装帧
- 开本：暂无开本
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
内容简介：
本书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能见而广为使用的分布。其内容包括工科概率论入门、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（Jackknife）估计、EM算法、Logistic回归、稳健（Robust）回归、Markov链、Monte Carlo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。
本书可作为工科、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。
书籍目录：
出版说明
序
1 Probability Theory
1.1 Set Theory
1.2 Basics of Probability Theory
1.2.1 Axiomatic Foundations
1.2.2 The Calculus of Probabilities
1.2.3 Counting
1.2.4 Enumerating Outcomes
1.3 Conditional Probability and Independence
1.4 Random Variables
1.5 Distribution Functions
1.6 Density and Mass Functions
1.7 Exercises
1.8 Miscellanea
2 Transformations and Expectations
2.1 Distributions of Functions of a Random Variable
2.2 Expected Values
2.3 Moments and Moment Generating Functions
2.4 Differentiating Under an Integral Sign
2.5 Exercises
2.6 Miscellanea
3 Common Families of Distributions
3.1 Introduction
3.2 Discrete Distributions
3.3 Continuous Distributions
3.4 Exponential Families
3.5 Location and Scale Families
3.6 Inequalities and Identities
3.6.1 Probability Inequalities
3.6.2 Identities
3.7 Exercises
3.8 Miscellanea
4 Multiple Random Variables
4.1 Joint and Marginal Distributions
4.2 Conditional Distributions and Independence
4.3 Bivariate Transformations
4.4 Hierarchical Models and Mixture Distributions
4.5 Covariance and Correlation
4.6 Multivariate Distributions
4.7 Inequalities
4.7.1 Numerical Inequalities
4.7.2 Functional Inequalities
4.8 Exercises
4.9 Miscellanea
5 Properties of a Random Sample
5.1 Basic Concepts of Random Samples
5.2 Sums of Random Variables from a Random Sample
5.3 Sampling from the Normal Distribution
5.3.1 Properties of the Sample Mean and Variance
5.3.2 The Derived Distributions: Student's t and Snedecor's F
5.4 Order Statistics
5.5 Convergence Concepts
5.5.1 Convergence in Probability
5.5.2 Almost Sure Convergence
5.5.3 Convergence in Distribution
5.5.4 The Delta Method
5.6 Generating a Random Sample
5.6.1 Direct Methods
5.6.2 Indirect Methods
5.6.3 The Accept/Reject Algorithm
5.7 Exercises
5.8 Miscellanea
6 Principles of Data Reduction
6.1 Introduction
6.2 The Sufficiency Principle
6.2.1 Sufficient Statistics
6.2.2 Minimal Sufficient Statistics
6.2.3 Ancillary Statistics
6.2.4 Sufficient, Ancillary, and Complete Statistics
……
7 Point Estimation
8 Hypothesis Testing
8.1 Introduction
9 Interval Estimation
10 Asymptotic Evaluations
11 Analysis of Variance and Regression
12 Regression Models
Appendix: Computer Algebra
Table of Common Distributions
References
Author Index
Subject Index
作者介绍：
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出版社信息：
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书籍摘录：
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原文赏析：
If E|g(X)|=∞, we say that Eg(X) does not exist. (Ross 1988 refers to this as the "law of the unconscious statistician." We do not find this amusing.)
The point here is that normality comes from sums of "small" (finite variance), independent disturbances.
Definition 1.2.4 Given a sample sapce S and an association sigma algebra B, a probability function is a function P with domain B that satisifies
1. P(A) >= 0 for all A in B.
2. P(S) = 1.
3. If A1, A2, ... in B are parwise disjoint, then P(Union(Ai)) = sum(P(Ai))
The three properties given in Definition 1.2.4 are usually referred to as the Axioms of Probability (or the Kolmogorov Axioms, after A. Kolmogorov, one of the fathers of probability theory).
The probability definition deals with one probability structure, but the statistis definition deals with an entire family.
The property of consistency is concerned with the asymptotic accuracy of an estimator: Does it converge to the parameter that it is estimating? In this section we look at a related property, efficiency, which is concerned with the asymptotic variance of an estimator.
"I've wasted time enough," said Lestrade rising. "I believe in hard work and not in sitting by the fire spinning fine theories."
其它内容：
书籍介绍
本书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能见而广为使用的分布。其内容包括工科概率论入门、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（Jackknife）估计、EM算法、Logistic回归、稳健（Robust）回归、Markov链、Monte Carlo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。
本书可作为工科、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。
书籍真实打分
故事情节：4分
人物塑造：9分
主题深度：9分
文字风格：5分
语言运用：6分
文笔流畅：9分
思想传递：8分
知识深度：6分
知识广度：7分
实用性：4分
章节划分：9分
结构布局：7分
新颖与独特：3分
情感共鸣：4分
引人入胜：3分
现实相关：7分
沉浸感：9分
事实准确性：3分
文化贡献：9分
网站评分
书籍多样性：4分
书籍信息完全性：8分
网站更新速度：4分
使用便利性：4分
书籍清晰度：8分
书籍格式兼容性：3分
是否包含广告：4分
加载速度：6分
安全性：8分
稳定性：7分
搜索功能：5分
下载便捷性：5分
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下载评价
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