21世紀經濟學研究生規劃教材:高等數理統計

21世紀經濟學研究生規劃教材:高等數理統計

《21世紀經濟學研究生規劃教材:高等數理統計》一書的出版社是北京大學出版社,作者是蘇良軍,出版時間是2007-09-01 書籍的正文語種是簡體中文。

基本介紹

  • 書名:21世紀經濟學研究生規劃教材:高等數理統計
  • 作者蘇良軍
  • ISBN:9787301123119 
  • 類別圖書 > 教材教輔 > 研究生
  • 頁數:309
  • 出版社北京大學出版社
  • 出版時間:2007-09-01 
內容簡介,作者簡介,目錄,

內容簡介

本書是為國內眾多商學院與經濟管理學院的統計學、經濟、金融、管理等專業的研究生與統計工作者精心編寫的統計教科書。本書結合國內外統計系、經濟系與商學院研究生數理統計教育的現狀,系統性地介紹現代統計的基礎理論與基本方法,充分反映當代統計的發展,力求做到理論與實際的結合。本書既可作為統計、計量經濟及相關專業的教科書,又可作為統計與計量經濟工作者必備的理論參考書。
本書包括十五章與一個附錄。前三章重點介紹現代統計所需的機率理論、分布理論與漸進理論,第4章介紹現代統計的數據降維思想。第5章到第8章介紹現代統計的各種估計理論,依次包括極大似然估計、準極大似然估計、矩估計與廣義矩估計、貝葉斯估計。第9章到第11章介紹現代統計的假設檢驗理論,依次包括假設檢驗的基本理論、參數模型檢驗、非參數模型檢驗。第12章介紹區間估計的基本理論,第13章介紹方差分析,第14章介紹回歸分析的基本理論,第15章介紹回歸分析的高級理論與套用(包括結構突變的檢驗、分塊回歸、多重共線性、廣義最小二乘估計、異方差、工具變數估計等)。我們在附錄里簡單介紹了本書所需要的矩陣知識。

作者簡介

蘇良軍,北京大學光華管理學院商務統計與經濟計量系副教授,博士生導師,2004年獲美國加州大學SanDIEGO分校(uCSD)經濟學士,師從世界級經濟計量大師Halbertwhife,CliveGranger,Robert EnglefNJames Hamilton。主要研究領域為計量經濟學理論、非參數計量經濟學、半參數空間相關性分析與金融計量經濟學。已經在JounrndfofEconometrics,Econometric Theory,Journdal ofBusiness Economics and Statistics,Statistica Sinica,Economics Letters等國際核心經濟計量與統計期刊上發表文章十多篇。並在《管理世界》、《數量經濟技術經濟研究》、《世界經濟》、《經濟科學》、《統計研究》、《數理統汁與管理》等國核心心經濟與統計期刊上發喪文章十多篇。現為國際新辦經濟計量雜誌Journal of Econometric Theory andApplicaticns 創立編委、國際Econometric Society的會員與中國數量經濟學會學術委員會成員。

目錄

第1章 機率、隨機變數與分布
1.1 機率空間
1.2 條件機率與獨立性
1.3 隨機變數與分布
1.4 隨機向量和聯合分布函式
1.5 密度函式和獨立性
1.6 隨機變數和隨機向量的矩
1.7 條件期望
1.8 矩母函式和特徵函式
1.9 在積分號下求微分
1.10 常用分布族
1.11 習題
第2章 隨機變數的函式的分布
2.1 抽樣理論
2.2 隨機變數的函式的分布
2.3 多元常態分配
2.4 一個重要的例子:常態分配中的抽樣分布
2.5 習題
第3章 各種收斂方式與極限分布
3.1 依機率收斂
3.2 幾乎必然收斂
3.3 r階中心矩收斂
3.4 依分布收斂
3.5 各種收斂方式之間的關係
3.6 漸近理論中的基本工具
3.7 隨機數的產生
3.8 習題
第4章 數據壓縮技術
4.1 點估計量的優劣判斷
4.2 充分統計量
4.3 完備統計量
4.4 機率密度函式中的指數型分布族
4.5 習題
第5章 極大似然估計
5.1 極大似然估計量
5.2 Fisher信息量和Cramer-Rao不等式
5.3 極大似然估計量的漸近性質
5.4 EM準則
5.5 附錄:極端估計量的相合性以及UlLN
5.6 習題
第6章 準極大似然估計
6.1 Kullback—Leibler信息標準
6.2 準極大似然估計——在一個錯誤模型下的極大似然估計
6.3 QMlE的漸近理論
6.4 習題
第7章 廣義矩估計
7.1 矩估計
7.2 廣義矩估計
7.3 習題
第8章 貝葉斯估計
8.1 預備知識
8.2 貝葉斯估計
8.3 馬爾可夫鏈-蒙特卡羅法
8.4 習題
第9章 最大勢檢驗與一致最大勢檢驗
9.1 基本概念
9.2 Neyman-Pearson引理
9.3 一致最大勢檢驗
9.4 一致最大勢無偏檢驗
9.5 多參數指數族的假設檢驗
9.6 習題
第10章 參數模型中的檢驗
10.1 廣義似然比檢驗
10.2 基於似然函式的漸近檢驗
10.3 漸近X2檢驗
10.4 習題
第11章 非參數模型檢驗
11.1 符號、秩和符號秩檢驗
11.2 兩個分布函式相等性檢驗
11.3 經驗似然比檢驗
11.4 習題
第12章 置信集估計
第13章 方差分析
第14章 線性回歸與最小二乘
第15章 回歸分析的套用

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