概率统计
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北京朝阳
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作者(美) 莫里斯·H. 德格鲁特, 马克·J. 舍维什著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111746669
出版时间2024-07
装帧平装
开本其他
定价179元
货号4662060
上书时间2024-12-28
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目录
本书包括概率论、数理统计两部分, 涉及条件分布、期望、大样本理论、估计、假设检验、非参数方法、线性统计模型、统计模拟等, 内容取材比较时尚新颖。新版不但重写了很多章节, 还介绍了在计算机科学中日益重要的切尔诺夫界, 以及矩方法、牛顿法、EM算法、枢轴量、似然比检验的大样本分布等方面的知识, 将目前研究前沿的一些问题深入浅出地融入教材。
内容摘要
本书包括概率论、数理统计两部分，涉及条件分布、期望、大样本理论、估计、假设检验、非参数方法、线性统计模型、统计模拟等，内容取材比较时尚新颖。新版不但重写了很多章节，还介绍了在计算机科学中日益重要的Chernoff界，以及矩方法、Newton法、EM算法、枢轴量、似然比检验的大样本分布等方面的知识，将目前研究前沿的一些问题深入浅出地融人教材。书中内容丰富完整，适当地选择某些章节，可以作为一学年的概率论与数理统计课程的教材，亦可作为一学期的概率论与随机过程的教材。适合数学、统计学、经济学等专业高年级本科生和研究生用，也可供统计工作人员用作参考书。
主编推荐
本书是知名统计学家莫里斯·H. 德格鲁特（Morris H.DeGroot）编写的经典教材，畅销多年，被卡内基梅隆大学、哈佛大学、麻省理工学院、华盛顿大学、芝加哥大学、康内尔大学、杜克大学和加州大学洛杉矶分校等众国际名校选作教材。
书中不仅包括经典概率统计主题条件分布、期望、大样本理论、估计、假设检验、非参数方法、线性统计模型和统计模拟等内容，还介绍了在计算机科学中日益重要的切尔诺夫界、矩方法、牛顿法、EM算法、枢轴量、随机模拟、MCMC、自助法等方面的知识，将当先前沿研究的一些问题深入浅出地融入教材。
例题涉及面广泛，取材新颖、丰富，利用实际数据，对相关的统计概念与统计推断过程进行解释，生动，有趣，令人印象深刻。
?本书还介绍了在计算机科学中日益重要的切尔诺夫界，以及矩方法、牛顿法、EM算法、枢轴量、随机模拟、MCMC、自助法等方面的知识，将目前研究前沿的一些问题深入浅出地融入教材。本书理论扎实，例子丰富，
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