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//艾略特·A.塔尼斯//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31410132
上书时间2024-11-17
商品详情
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作者简介
罗伯特·V.霍格（RobertV.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IntroductionofMathematicalStatistics（6thEdition）、AppliedStatisticsforEngineersandPhysicalScientists（3rdEdition）、ABriefCourseinMathematicalStatistics。<br><br>艾略特·A.塔尼斯（ElliotA.Tanis）霍普学院数学荣誉教授，曾担任美国数学学会（密歇根州）的主席，并被获得该学会颁发的杰出教学奖和杰出服务奖。他在霍普学院任职35年，1989年因其卓越的教学成绩获得霍普奖。他撰写了30多篇统计学方面的文章，并与人合著了ABriefCourseinMathematicalStatistics和ProbabilityandStatistics:ExplorationswithMAPLE（2ndEdition）。<br>戴尔·L.齐默曼（DaleL.Zimmerman）艾奥瓦大学统计与精算科学系的教授。<br><br>
目录
译者序<br/>前言<br/>引言<br/>第1章 概率1<br/> 1.1 概率的性质1<br/> 1.2 计数方法9<br/> 1.3 条件概率17<br/> 1.4 独立事件24<br/> 1.5 贝叶斯定理30<br/>第2章 离散分布35<br/> 2.1 离散型随机变量35<br/> 2.2 数学期望40<br/> 2.3 特殊的数学期望45<br/> 2.4 二项分布54<br/> 2.5 超几何分布62<br/> 2.6 负二项分布67<br/> 2.7 泊松分布71<br/>第3章 连续分布79<br/> 3.1 连续型随机变量79<br/> 3.2 指数分布、伽马分布和卡方分布88<br/> 3.3 正态分布96<br/> 3.4 其他模型103<br/>第4章 二元分布113<br/> 4.1 离散型二元分布113<br/> 4.2 相关系数121<br/> 4.3 条件分布127<br/> 4.4 连续型二元分布135<br/> 4.5 二元正态分布143<br/>第5章 随机变量函数的分布149<br/> 5.1 一个随机变量的函数149<br/> 5.2 两个随机变量的变换157<br/> 5.3 多个独立随机变量166<br/> 5.4 矩母函数技术174<br/> 5.5 与正态分布相关的随机函数178<br/> 5.6 中心极限定理186<br/> 5.7 离散分布的近似192<br/> 5.8 切比雪夫不等式和依概率收敛198<br/> 5.9 矩母函数的极限201<br/>第6章 点估计209<br/> 6.1 描述性统计209<br/> 6.2 探索性数据分析220<br/> 6.3 顺序统计量228<br/> 6.4 最大似然估计法和矩估计法236<br/> 6.5 简单回归问题249<br/> 6.6 最大似然估计量的渐近分布257<br/> 6.7 充分统计量262<br/> 6.8 贝叶斯估计270<br/>第7章 区间估计277<br/> 7.1 均值的置信区间277<br/> 7.2 两均值差的置信区间283<br/> 7.3 比例的置信区间292<br/> 7.4 样本量298<br/> 7.5 无分布百分位数的置信区间305<br/> 7.6 更多的回归311<br/> 7.7 重抽样方法320<br/>第8章 统计假设检验328<br/> 8.1 单均值检验328<br/> 8.2 两均值相等的检验336<br/> 8.3 方差检验344<br/> 8.4 比例检验350<br/> 8.5 一些无分布检验358<br/> 8.6 统计检验的功效函数367<br/> 8.7 最优临界区域374<br/> 8.8 似然比检验382<br/>第9章 其他检验389<br/> 9.1 卡方拟合优度检验389<br/> 9.2 列联表398<br/> 9.3 单因素方差分析408<br/> 9.4 双因素方差分析417<br/> 9.5 广义析因设计和2k析因设计426<br/> 9.6 回归和相关性检验431<br/> 9.7 统计质量控制436<br/>附录A 参考文献447<br/>附录B 表449<br/>附录C 奇数编号练习答案469<br/>附录D 数学技术综述487<br/>索引502
内容摘要
本文的前半部分(第1-5章)侧重于概率和概率分布,包括离散数据、顺序统计、多元分布和正态分布。本文的后半部分(第6-9章)强调统计和统计推理,包括估计、贝叶斯估计、统计假设测试和质量改进方法。
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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