统计学专业英语教程
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江苏无锡
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作者王忠玉 编著
出版社电子工业出版社
ISBN9787121289286
出版时间2016-08
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
定价49.8元
货号24027435
上书时间2024-07-14
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商品详情
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【编辑推荐】:
【内容简介】:
本书内容分为三部分：部分是描述统计学，共有7个单元，包括统计学初步、单变量数据的描述分析、两个变量数据的描述分析、概率初步、离散概率模型、连续概率模型、抽样分布和中心限定理；第二部分是推断统计学（数理统计学），共有4个单元，包括统计推导初步、一个总体的统计推断、两个总体的统计推断、简单回归、回归的统计分析；第三部分是统计学与数据科学专题，只有1个单元。 和同类书籍相比，本书具有如下特点：（1）比较系统地阐述基础统计学的知识，即以初阶统计学的基本内容为主体，又适当地加入并介绍中阶统计学的部分内容；（2）在大多数章后，我们提供课外进一步阅读和学习的补充知识，有统计学家简介等；（3）紧跟当今时代发展，给出“统计学与数据科学”的阅读学习内容。另外，在每一章前面，我们精心选取了一些著名统计学家或教授的名言或警句，同时，特别绘制了有趣的漫画。本书提供部分习题参考答案、教学PPT、音频资料、部分课文参考译文及其他辅助资料，读者可从华信教育资源网www.hxedu.com.cn免费下载，也可扫描二维码获取。 本书适合于各个专业对统计学专业英语感兴趣的大学生，学习双语统计学的统计学专业大学生，希望学习和掌握中阶统计学的相关专业的低年研究生，以及有关的科研人员等。
【作者简介】:
王忠玉，1963年9月生，教授，哈尔滨工业大学管理学博士，哈尔滨工业大学应用数学硕士，现为吉林大学数量经济学博士后。从事现代经济计量学、应用统计学、金融经济学等研究，在《管理世界》、《经济评论》、《中国管理科学》、《国际金融研究》、《中国统计》、《统计教育》等管理类及经济学刊物上发表论文20余篇，出版译著作2本、主审1本，主持并完成省科研项目1项。 现为黑龙江省数量与技术经济学会副秘书长，并且是《金融学前沿译丛》编委会员员、《当代世界学术名著·经济学系列》编委会委员、中国运筹学会会员。
【目录】:
目 录
Part I Descriptive Statistics
Unit 1 Statistics 3
1.1 What is Statistics? 4
1.1.1 Meanings of Statistics 4
1.1.2 Definition of Statistics 5
1.1.3 Types of Statistics 6
1.1.4 Applications of Statistics 6
1.2 The language of Statistics 9
1.2.1 Population and Sample 9
1.2.2 Kinds of Variables 11
1.3 Measurability and Variability 14
1.4 Data Collection 16
1.4.1 The Data Collection Process 17
1.4.2 Sampling Frame and Elements 18
1.5* Single-Stage Methods 21
1.5.1 Simple Random Sample 21
1.5.2 Systematic Sample 22
1.6* Multistage Methods 25
1.7* Types of Statistical Study 27
1.8 The Process of a Statistical Study 31
Glossary 34
Reading English Materials 35
Passage 1. What is Statistics? 35
Passage 2. From Data to Foresight 35
Problems 36
Unit 2 Descriptive Analysis of Single-Variable Data 40
2.1 Graphs, Pareto Diagrams, and Stem-and-Leaf Displays 41
2.1.1 Qualitative Data 41
2.1.2 Quantitative Data 43
2.2 Frequency Distributions and Histograms 47
2.2.1 Frequency Distribution 47
2.2.2 Histograms 51
2.2.3 Cumulative Frequency Distribution and Ogives 53
2.3 Measures of Central Tendency 55
2.3.1 Finding the Mean 55
2.3.2 Finding the Median 56
2.3.3 Finding the Mode 57
2.3.4 Finding the Midrange 58
2.4 Measures of Dispersion 60
2.4.1 Sample Standard Deviation 62
2.5 Measures of Position 64
2.5.1 Quartiles 64
2.5.2 Percentiles 64
2.5.3 Other Measures of Position 66
2.6 Interpreting and Understanding Standard Deviation 70
2.6.1 The Empirical Rule and Testing for Normality 70
2.6.2 Chebyshev’s Theorem 72
Glossary 74
Problems 75
Unit 3 Descriptive Analysis of Bivariate Data 79
3.1 Bivariate Data 80
3.1.1 Two Qualitative Variables 80
3.1.2 One Qualitative and One Quantitative Variable 82
3.1.3 Two Quantitative Variables 83
3.2 Linear Correlation 85
3.2.1 Calculating the Linear Correlation Coefficient, r 86
*3.2.2 Causation and Lurking Variables 89
3.3 Linear Regression 91
3.3.1 Line of Best Fit 92
3.3.2 Making Predictions 97
Reading English Materials 99
Passage 1. The First Regression 99
Passage 2. Simpson’s Paradox 99
Problems 100
Unit 4 Introduction to Probability 104
4.1 Sample Spaces, Events and Sets 105
4.1.1 Introduction 105
4.1.2 Sample Spaces 105
4.1.3 Events 106
4.1.4 Set Theory 108
4.2 Probability Axioms and Simple Counting Problems 109
4.2.1 Probability Axioms and Simple Properties 109
4.2.2 Interpretations of Probability 111
4.2.3 Classical Probability 112
4.2.4 The Multiplication Principle 113
4.3 Permutations and Combinations 115
4.3.1 Introduction 115
4.3.2 Permutations 116
4.3.3 Combinations 118
4.3.4 The Difference Between Permutations and Combinations 120
4.4 Conditional Probability and the Multiplication Rule 122
4.4.1 Conditional Probability 122
4.4.2 The Multiplication Rule 123
4.5 Independent Events, Partitions and Bayes Theorem 124
4.5.1 Independence 124
4.5.2 Partitions 125
4.5.3 Law of Total Probability 126
4.5.4 Bayes Theorem 126
4.5.5 Bayes Theorem for Partitions 127
Reading English Materials 130
Passage 1. Probability and Odds 130
Passage 2. The Relationship between Odds and Probability 130
Passage 3. How the Odds Change across the Range of the Probability 131
Problems 132
Unit 5 Discrete Probability Models 134
5.1 Introduction, Mass Functions and Distribution Functions 135
5.1.1 Introduction 135
5.1.2 Probability Mass Functions (PMFs) 136
5.1.3 Cumulative Distribution Functions (CDFs) 137
5.2 Expectation and Variance for Discrete Random Quantities 138
5.2.1 Expectation 138
5.2.2 Variance 139
5.3 Properties of Expectation and Variance 140
5.3.1 Expectation of a Function of a Random Quantity 140
5.3.2 Expectation of a Linear Transformation 140
5.3.3 Expectation of the Sum of Two Random Quantities 141
5.3.4 Expectation of an Independent Product 141
5.3.5 Variance of an Independent Sum 142
5.4 The Binomial Distribution 142
5.4.1 Introduction 142
5.4.2 Bernoulli Random Quantities 143
5.4.3 The Binomial Distribution 143
5.4.4 Expectation and Variance of a Binomial Random Quantity 145
5.5 The Geometric Distr
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