概率论与统计推断(原书0版)
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作者(美)罗伯特·V.霍格,(美)艾略特·A.塔尼斯,(美)戴尔·L.齐默曼
出版社机械工业出版社
ISBN9787111700999
出版时间2022-03
装帧平装
开本16开
定价159元
货号1202616490
上书时间2024-11-14
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商品详情
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作者简介
罗伯特·V.霍格（Robert V. Hogg，已故） 艾奥瓦大学统计学终身教授。于伊利诺伊大学获得数学学士学位，于艾奥瓦大学获得数学硕士和博士学位。因天生的幽默和对教学的热情而闻名，且对统计学领域有着深远的影响。他撰写了70多篇研究论文，并与人合作出版了Introduction of Mathematical Statistics（6th Edition）、Applied Statistics for Engineers and Physical Scientists（3rd Edition）、A Brief Course in Mathematical Statistics（1st Edition）。他的教材已经成为众多学校课堂教学的标准。
目录
译者序
前言
引言
第1章概率
1.1概率的性质
1.2计数方法
1.3条件概率
1.4独立事件
1.5贝叶斯定理
第2章离散分布
2.1离散型随机变量
2.2数学期望
2.3特殊的数学期望
2.4二项分布
2.5超几何分布
2.6负二项分布
2.7泊松分布
第3章连续分布
3.1连续型随机变量
3.2指数分布、伽马分布和卡方分布
3.3正态分布
3.4其他模型
第4章二元分布
4.1离散型二元分布
4.2相关系数
4.3条件分布
4.4连续型二元分布
4.5二元正态分布
第5章随机变量函数的分布
5.1一个随机变量的函数
5.2两个随机变量的变换
5.3多个独立随机变量
5.4矩母函数技术
5.5与正态分布相关的随机函数
5.6中心极限定理
5.7离散分布的近似
5.8切比雪夫不等式和依概率收敛
5.9矩母函数的极限
第6章点估计
6.1描述性统计
6.2探索性数据分析
6.3顺序统计量
6.4优选似然估计法和矩估计法
6.5简单回归问题
6.6优选似然估计量的渐近分布
6.7充分统计量
6.8贝叶斯估计
第7章区间估计
7.1均值的置信区间
7.2两均值差的置信区间
7.3比例的置信区间
7.4样本量
7.5无分布百分位数的置信区
7.6更多的回归
7.7重抽样方法
第8章统计假设检验
8.1单均值检验
8.2两均值相等的检验
8.3方差检验
8.4比例检验
8.5一些无分布检验
8.6统计检验的功效函数
8.7很优临界区域
8.8似然比检验
第9章其他检验
9.1卡方拟合优度检验
9.2列联表
9.3单因素方差分析
9.4双因素方差分析
9.5广义析因设计和2k析因设计
9.6回归和相关性检验
9.7统计质量控制
附录A参考文献
附录B表
附录C奇数编号练习答案
附录D数学技术综述
索引
内容摘要
本书由经验丰富的统计学家撰写，全面介绍概率论和统计推断的核心内容，强化基本数学概念，同时辅以大量现实示例和应用，帮助读者了解这些重要概念之间的关系，从而更好地建立概率模型，做出更好的推断和决策。本书涵盖概率和统计两方面的知识：～5章主要介绍概率及概率分布，包括离散数据、顺序统计量、多元分布和正态分布；第6～9章侧重统计和统计推断，包括区间估计、贝叶斯估计、统计假设检验和质量改进方法。本书可以作为高等院校本科概率与统计相关课程的教材，也可供工程技术人员参考使用。
主编推荐
本书是一本很好的教材，由经验丰富的统计学家撰写，全面介绍概率论和统计推断的核心内容，强化基本数学概念，同时辅以大量现实示例和应用，帮助读者了解这些重要概念之间的关系，从而更好地建立概率模型，做出更好的推断和决策。 本书是为两个学期的课程设计的，但也适用于一个学期的课程。对读者而言，拥有良好的微积分背景是很好必要的，但概率或统计知识不是必需的。 本书特色 ? 涵盖概率和统计两方面的知识：~5章主要介绍概率及概率分布，包括离散数据、顺序统计量、多元分布和正态分布；第6~9章侧重统计和统计推断，包括区间估计、贝叶斯估计、统计假设检验和质量改进方法。 ? 强化基本数学概念，读者只需要具有微积分基础。 ? 以应用为导向：通过大量的练习和示例展示现实应用场景，涵盖生物学、经济学、健康、社会学和体育等领域。 ? 每章末尾的历史评注概述统计学领域一些伟大成就的起源，丰富课程内容。
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