统计学核心方法及其应用
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作者(英)西蒙·N.伍德(Simon N.Wood)
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115497468
出版时间2018-12
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数207页
字数273千字
定价69元
货号SC:9787115497468
上书时间2024-12-23
商品详情
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作者简介:
西蒙·N.伍德（Simon N.Wood），英国巴斯大学统计学教授，工程与自然科学研究委员会研究员，R包mgcy作者，主要研究方向为统计计算、平滑方法和环境统计。
石丽伟，中国政法大学副教授，2013年毕业于美国路易斯安那理工大学，获得博士学位。研究方向为偏微分方程数值解。在Advances in Computational Mathematics和Applied Mathematics and Computation等国际高水平期刊发表论文十余篇，主持国家自然科学基金等各类科研项目共三项。
主编推荐:
内容简介:
本书主要介绍了统计模型及统计推断中的问题，并引入极大似然法和贝叶斯方法来解答这些问题；概述R语言；简括极大似然估计的大样本理论，然后讨论应用该理论所涉及的数值方法；讲述贝叶斯计算所需的数值方法——马尔可夫链蒙特卡罗方法；介绍线性模型的理论及其应用。
目录:
第1章随机变量1
1.1随机变量概述1
1.2累积分布函数1
1.3概率函数与概率密度函数2
1.4随机向量2
1.4.1边缘分布3
1.4.2条件分布4
1.4.3贝叶斯定理5
1.4.4独立性和条件独立性5
1.5均值和方差6
1.6多元正态分布8
1.6.1多元t分布8
1.6.2正态随机向量的线性变换8
1.6.3多元正态条件分布9
1.7随机变量的变换10
1.8矩母函数11
1.9中心极限定理11
1.10切比雪夫不等式、大数定律与詹森不等式12
1.10.1切比雪夫不等式12
1.10.2大数定律13
1.10.3詹森不等式13
1.11统计量14
1.12习题14
第2章统计模型与统计推断16
2.1简单统计模型的几个例子17
2.2随机效应和自相关19
2.3推断问题21
2.4频率论方法22
2.4.1点估计：极大似然22
2.4.2假设检验与p值23
2.4.3区间估计27
2.4.4模型检测28
2.4.5进一步的模型比较、AIC与交叉验证29
2.5贝叶斯方法30
2.5.1后验众数30
2.5.2模型比较、贝叶斯因子、先验敏感度、BIC、DIC30
2.5.3区间估计35
2.5.4模型检测35
2.5.5与MLE的联系35
2.6设计36
2.7一些有用的关于单个参数的正态
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