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统计推断(英文版.原书第2版)(本科教材)

统计推断(英文版.原书第2版)(本科教材)

出版社:机械工业出版社出版时间:2018-04-12
开本: 16开 页数: 660
本类榜单:自然科学销量榜
中 图 价:¥53.9(5.5折) 定价  ¥98.0 登录后可看到会员价
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统计推断(英文版.原书第2版)(本科教材) 版权信息

统计推断(英文版.原书第2版)(本科教材) 本书特色

本书并不假定在任何概率论的先修知识。通过正文与习题旁征博引,引进了大量近代统计处理的新技术和一些国内同类教材中不能见而广为使用的分布。其内容包括工科概率论入门又包括了经典统计和现代统计的基础部分。其理论较为现代化、难度适中,覆盖面远比国内教材大,而在体系结构与内容安排上富于新意。本书可以作为工科、管理类学科专业本科生、研究生教材,也可供教师、工程技术人员自学之用。

统计推断(英文版.原书第2版)(本科教材) 内容简介

雷奥奇·卡塞拉、罗杰L.贝耶编著的《统计推断(英文版原书第2版)》从概率论的基础开始,通过例子与习题的旁征博引,引进了大量近代统计处理的新技术和一些国内同类教材中不能见而广为使用的分布。其内容包括工科概率论入门、经典统计和现代统计的基础,又加进了不少近代统计中数据处理的实用方法和思想,例如:Bootstrap再抽样法、刀切(Jackknife)估计、EM算法、Logistic回归、稳健(Robust)回归、Markov链、Monte Carlo方法等。它的统计内容与国内流行的教材相比,理论较深,模型较多,案例的涉及面要广,理论的应用面要丰富,统计思想的阐述与算法更为具体。《统计推断(英文版原书第2版)》可作为工科、管理类学科专业本科生、研究生的教材或参考书,也可供教师、工程技术人员自学之用。

统计推断(英文版.原书第2版)(本科教材) 目录

1 PROBABILITY THEORY 1.1 Set Theory 1.2 Basics of Probability Theory 1.3 Conditional Probability and Independence 1.4 Random Variables 1.5 Distribution Functions 1.6 Density and Mass Functions 1.7 Exercises 1.8 Miscellanea 2 TRANSFORMATIONS AND EXPECTATIONS 2.1 Distributions of Functions of a Random Variable 2.2 Expected Values 2.3 Moments and Moment Generating Functions 2.4 Differentiating Under an Integral Sign 2.5 Exercises 2.6 Miscellanea 3 COMMON FAMILIES OF DISTRIBUTIONS 3.1 Introduction 3.2 Discrete Distributions 3.3 Continuous Distributions 3.4 Exponential Families 3.5 Location and Scale Families 3.6 Inequalities and Identities 3.7 Exercises 3.8 Miscellanea 4 MULTIPLE RANDOM VARIABLES 4.1 Joint and Marginal Distributions 4.2 Conditional Distributions and Independence 4.3 Bivariate Transformations 4.4 Hierarchical Models and Mixture Distributions 4.5 Covariance and Correlation 4.6 Multivariate Distributions 4.7 Inequalities 4.8 Exercises 4.9 Miscellanea 5 PROPERTIES OF A RANDOM SAMPLE 5.1 Basic Concepts of Random Samples 5.2 Sums of Random Variables from a Random Sample 5.3 Sampling from the Normal Distribution 5.4 Order Statistics 5.5 Convergence Concepts 5.6 Generating a Random Sample 5.7 Exercises 5.8 Miscellanea 6 PRINCIPLES OF DATA REDUCTION 6.1 Introduction 6.2 The Sufficiency Principle 6.3 The Likelihood Principle 6.4 The Equivariance Principle 6.5 Exercises 6.6 Miscellanea 7 Point Estimation 7.1 Introduction 7.2 Methods of Finding Estimators 7.3 Methods of Evaluating Estimators 7.4 Exercises 7.5 Miscellanea 8 HYPOTHESIS TESTING 8.1 Introduction 8.2 Methods of Finding Tests 8.3 Methods of Evaluating Tests 8.4 Exercises 8.5 Miscellanca 9 INTERVAL ESTIMATION 9.1 Introduction 9.2 Methods of Finding Interval Estimators 9.3 Methods of Evaluating Interval Estimators 9.4 Exercises 9.5 Miscellanea 10 ASYMPTOTIC EVALUATIONS 10.1 Point Estimation 10.2 Robustness 10.3 Hypothesis Testing 10.4 Interval Estimation 10.5 Exercises 106 Miscellanea 11 ANALYSIS OF VARIANCE AND REGRESSION 11.1 Introduction 11.2 Oneway Analysis of Variance 11.3 Simple Linear Regression 11.4 Exercises 11.5 Miscellanea 12 Regression Models 12.1 Introduction 12.2 Regression with Errors in Variables 12.3 Logistic Regression 12.4 Robust Regression 12.5 Exercises 12.6 Miscellanea
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