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數理統計及應用(英文版·第八版)(高等學校數學雙語教學用書) 版權信息
- ISBN：9787300305271
- 條形碼：9787300305271 ; 978-7-300-30527-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數理統計及應用(英文版·第八版)(高等學校數學雙語教學用書) 內容簡介
本書是為使用概率統計較多的本科相關專業編寫的有關統計推理的理論、思維和方法的教材，基于微積分的統計學理論和應用的介紹，反映了統計思維、統計學教學和當前實踐的近期新情況。內容主要包括概率分布和概率密度、數學期望、特殊概率分布、隨機變量函數、抽樣分布、決策理論、點估計、區間估計、假設檢驗等。
數理統計及應用(英文版·第八版)(高等學校數學雙語教學用書) 目錄
序言
第1章 導論
1.1 引言
1.2 組合方法
1.3 二項式系數
1.4 實踐中的理論
第2章 概率
2.1 引言
2.2 樣本空間
2.3 事件
2.4 事件的概率
2.5 概率的一些規則
2.6 條件概率
2.7 獨立事件
2.8 貝葉斯定理
2.9 實踐中的理論
第3章 概率分布與概率密度函數
3.1 隨機變量
3.2 概率分布
3.3 連續型隨機變量
3.4 概率密度函數
3.5 多元分布
3.6 邊際分布
3.7 條件分布
3.8 實踐中的理論
第4章 數學期望
4.1 引言
4.2 隨機變量的期望
4.3 矩
4.4 切比雪夫定理
4.5 矩母函數
4.6 積矩
4.7 隨機變量線性組合的矩
4.8 條件期望
4.9 實踐中的理論
第5章 常用概率分布
5.1 引言
5.2 離散型均勻分布
5.3 伯努利分布
5.4 二項分布
5.5 負二項分布和幾何分布
5.6 超幾何分布
5.7 泊松分布
5.8 多項式分布
5.9 多元超幾何分布
5.10 實踐中的理論
第6章 常用概率密度
6.1 引言
6.2 均勻分布
6.3 伽馬分布，指數分布和卡方分布
6.4 貝塔分布
6.5 正態分布
6.6 二項分布的正態近似
6.7 二維正態分布
6.8 實踐中的理論
第7章 隨機變量的函數
7.1 引言
7.2 分布函數法
7.3 單變量變換法
7.4 多變量變換法
7.5 矩母函數法
7.6 實踐中的理論
第8章 抽樣分布
8.1 引言
8.2 均值的抽樣分布
8.3 總體有限時均值的抽樣分布
8.4 卡方分布
8.5 f分布
8.6 F分布
8.7 次序統計量
8.8 實踐中的理論
第9章 決策論
9.1 引言
9.2 博弈論
9.3 統計對策
9.4 決策準則
9.5 極小極大準則
9.6 貝葉斯準則
9.7 實踐中的理論
第10章 點估計
10.1 引言
10.2 無偏估計量
10.3 有效性
10.4 一致性
10.5 充分性
10.6 魯棒性
10.7 矩估計法
10.8 *大似然估計法
10.9 貝葉斯估計
10.10 實踐中的理論
第11章 區間估計
11.1 引言
11.2 均值的區間估計
11.3 均值差的區間估計
11.4 總體比例的區間估計
11.5 兩個總體比例之差的區間估計
11.6 方差的區間估計
11.7 兩總體方差之比的區間估計
11.8 實踐中的理論
第12章 假設檢驗
12.1 引言
12.2 檢驗統計假設
12.3 損失與風險
12.4 奈曼一皮爾遜引理
12.5 檢驗功效函數
12.6 似然比檢驗
12.7 實踐中的理論
第13章 涉及均值、方差和比例的假設檢驗
13.1 引言
13.2 均值的假設檢驗
13.3 兩總體均值之差的假設檢驗
13.4 方差的假設檢驗
13.5 總體比例的假設檢驗
13.6 k個比例之差的假設檢驗
13.7 r×c分析表
13.8 擬合優度檢驗
13.9 實踐中的理論
第14章 回歸和相關性
14.1 引言
14.2 線性回歸
14.3 *小二乘法
14.4 正態回歸分析
14.5 正態相關分析
14.6 多元回歸分析
14.7 多元回歸分析（矩陣形式）
14.8 實踐中的理論
第15章 實驗設計與分析
15.1 引言
15.2 單項設計
15_3隨機區組設計
15.4 析因實驗
15.5 多重比較
15.6 其他實驗設計
15.7 實踐中的理論
第16章 非參數檢驗
16.1 引言
16.2 符號檢驗
16.3 符號秩檢驗
16.4 秩和檢驗：U檢驗
16.5 秩和檢驗：H檢驗
16.6 基于運行的檢驗
16.7 秩相關系數
16.8 實踐中的理論
附錄A 和式與乘積
A.1 求和與乘積法則
A.2 特殊的和式
附錄B 常用概率分布
B.1 伯努利分布
B.2 二項分布
B.3 離散型均勻分布（特殊情形）
B.4 幾何分布
B.5 超幾何分布
B.6 負二項分布
B.7 泊松分布
附錄C 常用概率密度函數
C.1 貝塔分布
C.2 柯西分布
C.3 卡方分布
C.4 指數分布
C.5 F分布
C.6 伽馬分布
C.7 正態分布
C.8 t分布
C.9 均勻分布（矩形分布）
統計表
奇數序號練習題答案
第1章 導論
1.1 引言
1.2 組合方法
1.3 二項式系數
1.4 實踐中的理論
第2章 概率
2.1 引言
2.2 樣本空間
2.3 事件
2.4 事件的概率
2.5 概率的一些規則
2.6 條件概率
2.7 獨立事件
2.8 貝葉斯定理
2.9 實踐中的理論
第3章 概率分布與概率密度函數
3.1 隨機變量
3.2 概率分布
3.3 連續型隨機變量
3.4 概率密度函數
3.5 多元分布
3.6 邊際分布
3.7 條件分布
3.8 實踐中的理論
第4章 數學期望
4.1 引言
4.2 隨機變量的期望
4.3 矩
4.4 切比雪夫定理
4.5 矩母函數
4.6 積矩
4.7 隨機變量線性組合的矩
4.8 條件期望
4.9 實踐中的理論
第5章 常用概率分布
5.1 引言
5.2 離散型均勻分布
5.3 伯努利分布
5.4 二項分布
5.5 負二項分布和幾何分布
5.6 超幾何分布
5.7 泊松分布
5.8 多項式分布
5.9 多元超幾何分布
5.10 實踐中的理論
第6章 常用概率密度
6.1 引言
6.2 均勻分布
6.3 伽馬分布，指數分布和卡方分布
6.4 貝塔分布
6.5 正態分布
6.6 二項分布的正態近似
6.7 二維正態分布
6.8 實踐中的理論
第7章 隨機變量的函數
7.1 引言
7.2 分布函數法
7.3 單變量變換法
7.4 多變量變換法
7.5 矩母函數法
7.6 實踐中的理論
第8章 抽樣分布
8.1 引言
8.2 均值的抽樣分布
8.3 總體有限時均值的抽樣分布
8.4 卡方分布
8.5 f分布
8.6 F分布
8.7 次序統計量
8.8 實踐中的理論
第9章 決策論
9.1 引言
9.2 博弈論
9.3 統計對策
9.4 決策準則
9.5 極小極大準則
9.6 貝葉斯準則
9.7 實踐中的理論
第10章 點估計
10.1 引言
10.2 無偏估計量
10.3 有效性
10.4 一致性
10.5 充分性
10.6 魯棒性
10.7 矩估計法
10.8 *大似然估計法
10.9 貝葉斯估計
10.10 實踐中的理論
第11章 區間估計
11.1 引言
11.2 均值的區間估計
11.3 均值差的區間估計
11.4 總體比例的區間估計
11.5 兩個總體比例之差的區間估計
11.6 方差的區間估計
11.7 兩總體方差之比的區間估計
11.8 實踐中的理論
第12章 假設檢驗
12.1 引言
12.2 檢驗統計假設
12.3 損失與風險
12.4 奈曼一皮爾遜引理
12.5 檢驗功效函數
12.6 似然比檢驗
12.7 實踐中的理論
第13章 涉及均值、方差和比例的假設檢驗
13.1 引言
13.2 均值的假設檢驗
13.3 兩總體均值之差的假設檢驗
13.4 方差的假設檢驗
13.5 總體比例的假設檢驗
13.6 k個比例之差的假設檢驗
13.7 r×c分析表
13.8 擬合優度檢驗
13.9 實踐中的理論
第14章 回歸和相關性
14.1 引言
14.2 線性回歸
14.3 *小二乘法
14.4 正態回歸分析
14.5 正態相關分析
14.6 多元回歸分析
14.7 多元回歸分析（矩陣形式）
14.8 實踐中的理論
第15章 實驗設計與分析
15.1 引言
15.2 單項設計
15_3隨機區組設計
15.4 析因實驗
15.5 多重比較
15.6 其他實驗設計
15.7 實踐中的理論
第16章 非參數檢驗
16.1 引言
16.2 符號檢驗
16.3 符號秩檢驗
16.4 秩和檢驗：U檢驗
16.5 秩和檢驗：H檢驗
16.6 基于運行的檢驗
16.7 秩相關系數
16.8 實踐中的理論
附錄A 和式與乘積
A.1 求和與乘積法則
A.2 特殊的和式
附錄B 常用概率分布
B.1 伯努利分布
B.2 二項分布
B.3 離散型均勻分布（特殊情形）
B.4 幾何分布
B.5 超幾何分布
B.6 負二項分布
B.7 泊松分布
附錄C 常用概率密度函數
C.1 貝塔分布
C.2 柯西分布
C.3 卡方分布
C.4 指數分布
C.5 F分布
C.6 伽馬分布
C.7 正態分布
C.8 t分布
C.9 均勻分布（矩形分布）
統計表
奇數序號練習題答案
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