大样本理论基础

图书标准信息

• 作者 [美]莱曼.E.L. 著
• 出版社 世界图书出版公司
• 出版时间 2017-06
• 版次 1
• ISBN 9787519220778
• 定价 95.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 631页
• 字数 0.52千字

【内容简介】

《大样本理论基础》是一部全面论述一阶大样本理论的经典教科书，是世界各国公认的统计专业研究生的首教材。书中讨论了大量的应用问题，包括密度估计、自助法和抽样方法论的渐进。本书内容深入浅出，学习者只需掌握微积分基础知识。各章最后有问题和练习，每节末有小结。

【作者简介】

E.L.Lehmann（莱曼, E. L.）是美国加利福尼亚大学教授，享誉世界，著有《大样本理论基础》《点估计理论》《测试统计假设》等图书。

【目录】

preface
1 mathematical background
1.1 the concept of limit
1.2 embed sequences
1.3 infinite series
1.4 order relations and rates of convergence
1.5 continuity
1.6 distributions
1.7 problems
2 convergence in probability and in law
2.1 convergence in probability
2.2 applications
2.3 convergence in law
2.4 the central limit theorem
2.5 taylors theorem and the delta method
2.6 uniform convergence
2.7 the clt for independent non—identical random variables
2.8 central limit theorem for dependent variables
2.9 problems
3 performance of statistical tests
3.1 critical values
3.2 paring two treatments
3.3 power and sample size
3.4 parison of tests： relative efficiency
3.5 robustness
3.6 problems
4 estimation
4.1 confidence intervals
4.2 accuracy of point estimators
4.3 paring estimators
4.4 sampling from a finite population
4.5 problems
5 multivariate extensions
5.1 convergence of multivariate distributions.
5.2 the bivariate normal distribution
5.3 some linear algebra
5.4 the multivariate normal distribution
5.5 some applications
5.6 estimation and testing in 2 × 2 tables
5.7 testing goodness of fit
5.8 problems
6 nonparametric estimation
6.1 u—statistics
6.2 statistical functionals
6.3 limit distributions of statistical functionais
6.4 density estimation
6.5 bootstrapping
6.6 problems
7 efficient estimators and tests
7.1 mamum likelihood
7.2 fisher information
7.3 asymptotic normality and multiple roots
7.4 efficiency
7.5 the multiparameter case ⅰ.asymptotic norrnality
7.6 the multiparameter case ⅱ.efficiency
7.7 tests and confidence intervals
7.8 contingency tables
7.9 problems
appendix
references
author index
subject index