《時代教育·國外高校優秀教材精選·統計推斷》從機率論的基礎開始，通過例子與習題的旁徵博引，引進了大量近代統計處理的新技術和一些國內同類教材中不常見而又廣為使用的分布。
基本介紹
- 書名：時代教育·國外高校優秀教材精選·統計推斷
- 作者：George Casella、Roger L.Berger
- 出版社：機械工業出版社
- 出版時間： 2010-01-01
基本信息,內容簡介,圖書目錄,
基本信息
作者： George Casella、Roger L.Berger
時代教育·國外高校優秀教材精選·統計推斷
時代教育·國外高校優秀教材精選·統計推斷出版社： 機械工業出版社
出版日期： 2010-01-01
內容簡介
其內容既包括工科機率入門、經典統計和現代統計的基礎，又加進了不少近代統計中數據處理的實用方法和思想，例如：Bootstrap再抽樣法、刀切(Jackkrlife)估計、EM算法、Logistic回歸、穩健(Robest)回歸、Markov鏈、Monte Carlo方法等。它的統計內容與國內流行的教材相比，理論較深，模型較多，案例的涉及面要廣，理論的套用面要豐富，統計思想的闡述與算法更為具體。《時代教育·國外高校優秀教材精選·統計推斷》可作為工科、管理類學科專業本科生、研究生的教材或參考書，也可供教師、工程技術人員自學之用。
圖書目錄
出版說明
第2版序
第1版序
譯後序
第1章 機率論
1.1 集合論
1.2 機率論基礎
1.2.1 公理化基礎
1.2.2 機率演算
1.2.3 計數
1.2.4 枚舉結果
1.3 條件機率與獨立性
1.4 隨機變數
1.5 分布函式
1.6 機率密度函式和機率質量函式
1.7 習題
1.8 雜錄
第2章 變換和期望
2.1 隨機變數函式的分布
2.2 期望
2.3 矩和矩母函式
2.4 積分號下的求導
2.5 習題
2.6 雜錄
2.6.1 矩列的唯一性
2.6.2 其他母函式
2.6.3 矩母函式能否唯一地確定分布？
第3章 常見分布族
3.1 引言
3.2 離散分布
3.3 連續分布
3.4 指數族
3.5 位置與尺度族
3.6 不等式與恆等式
3.6.1 機率不等式
3.6.2 恆等式
3.7 習題
3.8 雜錄
3.8.1 Poisson假設
3.8.2 Chebychev不等式及其改進
3.8.3 再談指數族
第4章 多維隨機變數
4.1 聯合分布與邊緣分布
4.2 條件分布與獨立性
4.3 二維變換
4.4 多層模型與混合分布
4.5 協方差與相關
4.6 多維分布
4.7 不等式
4.7.1 數值不等式
4.7.2 函式不等式
4.8 習題
4.9 雜錄
4.9.1 交換悖論
4.9.2 算術－幾何－調和平均值不等式
8.3.1 錯誤機率與功效函式
8.3.2 最大功效檢驗
8.3.3 並－檢驗與交－並檢驗的真實水平
8.3.4 P-值
8.3.5 損失函式最優性
8.4 習題
8.5 雜錄
8.5.1 單調功效函式
8.5.2 似然比作為證據
8.5.3 P-值和後驗機率
8.5.4 置信集P-值
第9章 區間估計
9.1 引言
9.2 區間估計量的求法
9.2.1 反轉一個檢驗統計量
9.2.2 樞軸量
9.2.3 樞軸化累積分布函式
9.2.4 Bayes區間
9.3 區間估計量的評價方法
9.3.1 尺寸和覆蓋機率
9.3.2 與檢驗相關的最優性
9.3.3 Bayes最優
9.3.4 損失函式最優
9.4 習題
9.5 雜錄
9.5.1 置信方法
9.5.2 離散分布中的置信區間
9.5.3 Fieller定理
9.5.4 其他區間如何?
第10章 漸近評價
10.1 點估計
10.1.1 相合性
10.1.2 有效性
10.1.3 計算與比較
10.1.4 自助法標準誤差
10.2 穩健性
10.2.1 均值和中位數
10.2.2 M_估計量
10.3 假設檢驗
10.3.1 LRT的漸近分布
10.3.2 其他大樣本檢驗
10.4 區間估計
10.4.1 近似極大似然區間
10.4.2 其他大樣本區間
10.5 習題
10.6 雜錄
10.6.1 超有效性
10.6.2 適當的正則性條件
10.6.3 再談自助法
10.6.4 影響函式
10.6.5 自助法區間
10.6.6 穩健區間
第11章 方差分析和回歸分析
11.1 引言
11.2 一種方式分組的方差分析
11.2.1 模型和分布假定
11.2.2 經典的ANOVA假設
11.2.3 均值的線性組合的推斷
11.2.4 ANOVAF檢驗
11.2.5 對比的同時估計
11.2.6 平方和的分解
11.3 簡單線性回歸
11.3.1 最小二乘：數學解
11.3.2 最佳線性無偏估計：統計解
11.3.3 模型和分布假定
11.3.4 正態誤差下的估計和檢驗
11.3.5 在給定點x=x0處的估計和預測
11.3.6 同時估計和置信帶
11.4 習題
11.5 雜錄
11.5.1 Cochran定理
11.5.2 多重比較
11.5.3 隨機化完全區組設計
11.5.4 其他類型的方差分析
11.5.5 置信帶的形狀
11.5.6 Stein悖論
第12章 回歸模型
12.1 引言
12.2 變數有誤差時的回歸
12.2.1 函式關係和結構關係
12.2.2 最小二乘解
12.2.3 極大似然估計
12.2.4 置信集
12.3 羅吉斯蒂克回歸
12.3.1 模型
12.3.2 估計
12.4 穩健回歸
12.5 習題
12.6 雜錄
12.6.1 函式和結構的意義
12.6.2 EIV模型中常規最小乘的相合性
12.6.3 EIV模型中的工具變數
12.6.4 羅吉斯蒂克似然方程
12.6.5 再談穩健回歸
附錄 計算機代數
常用分布表
參考文獻
作者索引
名詞索引
