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包郵 概率與統(tǒng)計(jì):面向經(jīng)濟(jì)學(xué)
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概率與統(tǒng)計(jì):面向經(jīng)濟(jì)學(xué) 版權(quán)信息
- ISBN：9787111764588
- 條形碼：9787111764588 ; 978-7-111-76458-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
概率與統(tǒng)計(jì):面向經(jīng)濟(jì)學(xué) 本書(shū)特色
本書(shū)是著名經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)家Bruce E. Hansen撰寫(xiě)的系列圖書(shū)《概率與統(tǒng)計(jì)：面向經(jīng)濟(jì)學(xué)》和《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》中的一本，雖然是是《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》的概率統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)配套教材，但是完全可以作為概率統(tǒng)計(jì)教材單獨(dú)使用，適用于經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)，甚至概率統(tǒng)計(jì)方向的所有學(xué)生和教師。
概率與統(tǒng)計(jì):面向經(jīng)濟(jì)學(xué) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)是以作者多年的概率與統(tǒng)計(jì)講義為藍(lán)本擴(kuò)充而成，目前也是威斯康星大學(xué)的經(jīng)濟(jì)學(xué)教材。本書(shū)采用微積分的方式而非測(cè)度論的的方式講述，涵蓋概率論基本知識(shí)、隨機(jī)變量、分布、抽樣、大數(shù)定律、中心極限定律、逼近理論、zui大似然估計(jì)、矩方法、假設(shè)檢驗(yàn)、置信區(qū)間等經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)所需數(shù)理統(tǒng)計(jì)知識(shí)的方方面面，難度適中，適于作為經(jīng)濟(jì)專業(yè)高年級(jí)本科生和研究生的教材。
概率與統(tǒng)計(jì):面向經(jīng)濟(jì)學(xué)概率與統(tǒng)計(jì):面向經(jīng)濟(jì)學(xué) 前言
前 言
本書(shū)涵蓋了經(jīng)濟(jì)學(xué)高年級(jí)本科生和研究生課程所需的核心內(nèi)容, 是系列教材中的**本, 系列教材還包括《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》.
兩本教材可以配套使用, 但任何一本都可以作為獨(dú)立的教材使用.
本書(shū)涵蓋了中級(jí)數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的內(nèi)容. 中級(jí)是指使用微積分, 但不使用測(cè)度論. 本書(shū)的詳細(xì)和嚴(yán)格程度與 Casella 和 Berger (2002)、Hogg 和 Craig (1995) 類似. 本書(shū)使用了 Hogg 和 Tanis (1997) 的例子, 面向經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)的學(xué)生. 本書(shū)力求讓不同背景的學(xué)生都能理解, 但又不失數(shù)學(xué)嚴(yán)格性.
讀者想要學(xué)習(xí)更淺顯的理論, 可參考 Hogg 和 Tanis(1997); 想要學(xué)習(xí)更深入的理論, 可參考 Casella 和 Berger(2002) 或 Shao(2003). 以測(cè)度論為基礎(chǔ)的概率論可參考Ash(1972) 或 Billingsley(1995). 更高級(jí)的統(tǒng)計(jì)理論參考 van der Vaart(1998)、Lehmann 和 Casella(1998)、Lehmann 和 Romano(2005), 每本書(shū)側(cè)重點(diǎn)不同. 與本書(shū)難度相當(dāng)?shù)?數(shù)理統(tǒng)計(jì)教材有 Ramanathan(1993)、Amemiya(1994)、Gallant(1997) 和 Linton(2017).
帶 * 號(hào)的節(jié)的理論技術(shù)推導(dǎo)不是本書(shū)關(guān)注的重點(diǎn). 對(duì)數(shù)學(xué)細(xì)節(jié)感興趣的讀者可以選擇閱讀. 讀者即使跳過(guò)帶 * 號(hào)的節(jié), 也不會(huì)影響對(duì)重要概念的理解.
概率與統(tǒng)計(jì):面向經(jīng)濟(jì)學(xué) 目錄
目 錄
譯者序
前言
記號(hào)
第 1 章 概率論基礎(chǔ) 1
1.1 引言 1
1.2 結(jié)果和事件 1
1.3 概率函數(shù) 3
1.4 概率函數(shù)的性質(zhì) 4
1.5 等可能結(jié)果 5
1.6 聯(lián)合事件 6
1.7 條件概率 7
1.8 獨(dú)立性 8
1.9 全概率公式 11
1.10 貝葉斯法則 11
1.11 排列和組合 13
1.12 放回抽樣和無(wú)放回抽樣 15
1.13 撲克牌 17
1.14 σ 域 * 18
1.15 技術(shù)證明 * 19
習(xí)題 21
第 2 章 隨機(jī)變量 25
2.1 引言 25
2.2 隨機(jī)變量的定義 25
2.3 離散隨機(jī)變量 26
2.4 變換 27
2.5 期望 28
2.6 離散隨機(jī)變量的有限期望 29
2.7 分布函數(shù) 31
2.8 連續(xù)隨機(jī)變量 32
2.9 分位數(shù) 34
2.10 密度函數(shù) 35
2.11 連續(xù)隨機(jī)變量的變換 36
2.12 非單調(diào)變換 39
2.13 連續(xù)隨機(jī)變量的期望 40
2.14 連續(xù)隨機(jī)變量的有限期望 42
2.15 統(tǒng)一記號(hào) 42
2.16 均值和方差 43
2.17 矩 45
2.18 詹森不等式 45
2.19 詹森不等式的應(yīng)用 * 47
2.20 對(duì)稱分布 49
2.21 截?cái)喾植肌 ?0
2.22 刪失分布 51
2.23 矩生成函數(shù) 52
2.24 累積量 54
2.25 特征函數(shù) 56
2.26 期望: 數(shù)學(xué)細(xì)節(jié) * 56
習(xí)題 57
第 3 章 參數(shù)分布 60
3.1 引言 60
3.2 伯努利分布 60
3.3 Rademacher 分布 61
3.4 二項(xiàng)分布 61
3.5 多項(xiàng)分布 62
3.6 泊松分布 62
3.7 負(fù)二項(xiàng)分布 63
3.8 均勻分布 63
3.9 指數(shù)分布 63
3.10 雙指數(shù)分布 64
3.11 廣義指數(shù)分布 64
3.12 正態(tài)分布 65
3.13 柯西分布 66
3.14 學(xué)生 t 分布 66
3.15 logistic 分布 67
3.16 卡方分布 67
3.17 伽馬分布 68
3.18 F 分布 69
3.19 非中心卡方分布 69
3.20 貝塔分布 70
3.21 帕累托分布 70
3.22 對(duì)數(shù)正態(tài)分布 71
3.23 韋布爾分布 71
3.24 極值分布 72
3.25 混合正態(tài)分布 72
3.26 技術(shù)證明 * 74
習(xí)題 75
第 4 章 多元分布 78
4.1 引言 78
4.2 二元隨機(jī)變量 78
4.3 二元分布函數(shù) 79
4.4 概率質(zhì)量函數(shù) 81
4.5 概率密度函數(shù) 82
4.6 邊緣密度 84
4.7 二元期望 86
4.8 離散隨機(jī)變量 X 的條件分布 88
4.9 連續(xù)隨機(jī)變量 X 的條件分布 89
4.10 可視化條件密度 91
4.11 獨(dú)立性 92
4.12 協(xié)方差和相關(guān)系數(shù) 96
4.13 柯西–施瓦茨不等式 98
4.14 條件期望 99
4.15 重期望公式 101
4.16 條件方差 102
4.17 赫爾德不等式和閔可夫斯基不
等式 * 105
4.18 向量記號(hào) 105
4.19 三角不等式 * 107
4.20 多元隨機(jī)向量 108
4.21 多元向量對(duì) 109
4.22 多元變量變換 110
4.23 卷積 111
4.24 層級(jí)分布 113
4.25 條件期望的存在性和唯
一性 * 115
4.26 可識(shí)別性 116
習(xí)題 117
第 5 章 正態(tài)及相關(guān)分布 121
5.1 引言 121
5.2 一元正態(tài)分布 121
5.3 正態(tài)分布的矩 122
5.4 正態(tài)累積量 122
5.5 正態(tài)分位數(shù) 123
5.6 截?cái)嗪蛣h失正態(tài)分布 124
5.7 多元正態(tài)分布 125
5.8 多元正態(tài)分布的性質(zhì) 126
5.9 卡方分布、t 分布、F 分布和
柯西分布 127
5.10 Hermite 多項(xiàng)式 * 128
5.11 技術(shù)證明 * 129
習(xí)題 136
第 6 章 抽樣 139
6.1 引言 139
6.2 樣本 139
6.3 經(jīng)驗(yàn)例子 141
6.4 統(tǒng)計(jì)量、參數(shù)和估計(jì)量 142
6.5 樣本均值 143
6.6 變量變換的期望值 143
6.7 參數(shù)的函數(shù) 144
6.8 抽
譯者序
前言
記號(hào)
第 1 章 概率論基礎(chǔ) 1
1.1 引言 1
1.2 結(jié)果和事件 1
1.3 概率函數(shù) 3
1.4 概率函數(shù)的性質(zhì) 4
1.5 等可能結(jié)果 5
1.6 聯(lián)合事件 6
1.7 條件概率 7
1.8 獨(dú)立性 8
1.9 全概率公式 11
1.10 貝葉斯法則 11
1.11 排列和組合 13
1.12 放回抽樣和無(wú)放回抽樣 15
1.13 撲克牌 17
1.14 σ 域 * 18
1.15 技術(shù)證明 * 19
習(xí)題 21
第 2 章 隨機(jī)變量 25
2.1 引言 25
2.2 隨機(jī)變量的定義 25
2.3 離散隨機(jī)變量 26
2.4 變換 27
2.5 期望 28
2.6 離散隨機(jī)變量的有限期望 29
2.7 分布函數(shù) 31
2.8 連續(xù)隨機(jī)變量 32
2.9 分位數(shù) 34
2.10 密度函數(shù) 35
2.11 連續(xù)隨機(jī)變量的變換 36
2.12 非單調(diào)變換 39
2.13 連續(xù)隨機(jī)變量的期望 40
2.14 連續(xù)隨機(jī)變量的有限期望 42
2.15 統(tǒng)一記號(hào) 42
2.16 均值和方差 43
2.17 矩 45
2.18 詹森不等式 45
2.19 詹森不等式的應(yīng)用 * 47
2.20 對(duì)稱分布 49
2.21 截?cái)喾植肌 ?0
2.22 刪失分布 51
2.23 矩生成函數(shù) 52
2.24 累積量 54
2.25 特征函數(shù) 56
2.26 期望: 數(shù)學(xué)細(xì)節(jié) * 56
習(xí)題 57
第 3 章 參數(shù)分布 60
3.1 引言 60
3.2 伯努利分布 60
3.3 Rademacher 分布 61
3.4 二項(xiàng)分布 61
3.5 多項(xiàng)分布 62
3.6 泊松分布 62
3.7 負(fù)二項(xiàng)分布 63
3.8 均勻分布 63
3.9 指數(shù)分布 63
3.10 雙指數(shù)分布 64
3.11 廣義指數(shù)分布 64
3.12 正態(tài)分布 65
3.13 柯西分布 66
3.14 學(xué)生 t 分布 66
3.15 logistic 分布 67
3.16 卡方分布 67
3.17 伽馬分布 68
3.18 F 分布 69
3.19 非中心卡方分布 69
3.20 貝塔分布 70
3.21 帕累托分布 70
3.22 對(duì)數(shù)正態(tài)分布 71
3.23 韋布爾分布 71
3.24 極值分布 72
3.25 混合正態(tài)分布 72
3.26 技術(shù)證明 * 74
習(xí)題 75
第 4 章 多元分布 78
4.1 引言 78
4.2 二元隨機(jī)變量 78
4.3 二元分布函數(shù) 79
4.4 概率質(zhì)量函數(shù) 81
4.5 概率密度函數(shù) 82
4.6 邊緣密度 84
4.7 二元期望 86
4.8 離散隨機(jī)變量 X 的條件分布 88
4.9 連續(xù)隨機(jī)變量 X 的條件分布 89
4.10 可視化條件密度 91
4.11 獨(dú)立性 92
4.12 協(xié)方差和相關(guān)系數(shù) 96
4.13 柯西–施瓦茨不等式 98
4.14 條件期望 99
4.15 重期望公式 101
4.16 條件方差 102
4.17 赫爾德不等式和閔可夫斯基不
等式 * 105
4.18 向量記號(hào) 105
4.19 三角不等式 * 107
4.20 多元隨機(jī)向量 108
4.21 多元向量對(duì) 109
4.22 多元變量變換 110
4.23 卷積 111
4.24 層級(jí)分布 113
4.25 條件期望的存在性和唯
一性 * 115
4.26 可識(shí)別性 116
習(xí)題 117
第 5 章 正態(tài)及相關(guān)分布 121
5.1 引言 121
5.2 一元正態(tài)分布 121
5.3 正態(tài)分布的矩 122
5.4 正態(tài)累積量 122
5.5 正態(tài)分位數(shù) 123
5.6 截?cái)嗪蛣h失正態(tài)分布 124
5.7 多元正態(tài)分布 125
5.8 多元正態(tài)分布的性質(zhì) 126
5.9 卡方分布、t 分布、F 分布和
柯西分布 127
5.10 Hermite 多項(xiàng)式 * 128
5.11 技術(shù)證明 * 129
習(xí)題 136
第 6 章 抽樣 139
6.1 引言 139
6.2 樣本 139
6.3 經(jīng)驗(yàn)例子 141
6.4 統(tǒng)計(jì)量、參數(shù)和估計(jì)量 142
6.5 樣本均值 143
6.6 變量變換的期望值 143
6.7 參數(shù)的函數(shù) 144
6.8 抽
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概率與統(tǒng)計(jì):面向經(jīng)濟(jì)學(xué) 作者簡(jiǎn)介
布魯斯·E. 漢森（Bruce E. Hansen） 威斯康星大學(xué)麥迪遜分校Trygve Haavelmo經(jīng)濟(jì)學(xué)教授，Mary Claire Aschenbrener Phipps杰出主席，高引的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家之一。
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