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计算机理论

概率统计(原书第4版)

作者：莫里斯·H

出版社：机械工业出版社出版时间：2024-08-01

开本： 16开

本类榜单：计算机/网络销量榜

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版权信息
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内容简介
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概率统计(原书第4版) 版权信息

ISBN：9787111746669
条形码：9787111746669 ; 978-7-111-74666-9
装帧：平装-胶订
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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计算机理论

概率统计(原书第4版) 本书特色

本书是知名统计学家莫里斯·H. 德格鲁特（Morris H.DeGroot）编写的经典教材，畅销多年，被卡内基梅隆大学、哈佛大学、麻省理工学院、华盛顿大学、芝加哥大学、康内尔大学、杜克大学和加州大学洛杉矶分校等众国际名校选作教材。书中不仅包括经典概率统计主题条件分布、期望、大样本理论、估计、假设检验、非参数方法、线性统计模型和统计模拟等内容，还介绍了在计算机科学中日益重要的切尔诺夫界、矩方法、牛顿法、EM算法、枢轴量、随机模拟、MCMC、自助法等方面的知识，将当先前沿研究的一些问题深入浅出地融入教材。例题涉及面广泛，取材新颖、丰富，利用实际数据，对相关的统计概念与统计推断过程进行解释，生动，有趣，令人印象深刻。?本书还介绍了在计算机科学中日益重要的切尔诺夫界，以及矩方法、牛顿法、EM算法、枢轴量、随机模拟、MCMC、自助法等方面的知识，将目前研究前沿的一些问题深入浅出地融入教材。本书理论扎实，例子丰富，

概率统计(原书第4版) 内容简介

本书包括概率论、数理统计两部分，涉及条件分布、期望、大样本理论、估计、假设检验、非参数方法、线性统计模型、统计模拟等，内容取材比较时尚新颖。新版不但重写了很多章节，还介绍了在计算机科学中日益重要的Chernoff界，以及矩方法、Newton法、EM算法、枢轴量、似然比检验的大样本分布等方面的知识，将目前研究前沿的一些问题深入浅出地融人教材。书中内容丰富完整，适当地选择某些章节，可以作为一学年的概率论与数理统计课程的教材，亦可作为一学期的概率论与随机过程的教材。适合数学、统计学、经济学等专业高年级本科生和研究生用，也可供统计工作人员用作参考书。

概率统计(原书第4版) 目录

目录

译者序

前言

第1章关于概率的引言1

11概率的历史1

12概率的解释1

13试验和事件4

14集合论4

15概率的定义13

16有限样本空间17

17计数方法20

18组合方法26

19多项式系数35

110和事件的概率39

111统计诈骗43

112补充习题45

第2章条件概率47

21条件概率的定义47

22独立事件56

23贝叶斯定理65

*24赌徒破产问题73

25补充习题76

第3章随机变量及其分布79

31随机变量及离散分布79

32连续分布84

33分布函数91

34二元随机变量的分布99

35边际分布109

36条件分布120

37多元分布130

38随机变量的函数144

39两个或多个随机变量的函数150

*310马尔可夫链161

311补充习题174

第4章数学期望178

41随机变量的数学期望178

42数学期望的性质186

43方差193

44矩200

45均值和中位数207

46协方差和相关系数213

47条件期望219

*48效用227

49补充习题233

第5章特殊分布236

51引言236

52伯努利分布和二项分布236

53超几何分布241

54泊松分布247

55负二项分布255

56正态分布259

57伽马分布271

58贝塔分布281

59多项分布286

510二元正态分布290

511补充习题296

第6章大随机样本299

61引言299

62大数定律300

63中心极限定理311

64连续性修正321

65补充习题324

第7章估计325

71统计推断325

72先验分布和后验分布332

73共轭先验分布340

74贝叶斯估计量351

75极大似然估计量360

76极大似然估计量的性质368

*77充分统计量383

*78联合充分统计量388

*79估计量的改进394

710补充习题400

第8章估计量的抽样分布403

81统计量的抽样分布403

82卡方分布407

83样本均值和样本方差的联合
分布410

84t分布417

85置信区间421

*86正态分布样本的贝叶斯分析430

87无偏估计量440

*88Fisher信息量447

89补充习题460

第9章假设检验462

91假设检验问题462

*92简单假设的检验479

*93一致*大功效检验488

*94双边备择假设496

95t检验503

96比较两个正态分布的均值513

97F分布523

*98贝叶斯检验530

*99基本问题541

910补充习题544

第10章分类数据和非参数方法548

101拟合优度检验548

102复合假设的拟合优度检验556

103列联表563

104同质性检验568

105Simpson悖论574

*106KolmogorovSmirnov检验577

*107稳健估计585

*108符号检验和秩检验595

109补充习题602

第11章线性统计模型605

111*小二乘法605

112回归612

113简单线性回归的统计推断620

*114简单线性回归的贝叶斯推断639

115一般线性模型与多元回归645

116方差分析663

*117双因子试验设计671

*118具有复制的双因子试验
设计679

119补充习题689

第12章模拟693

121什么是模拟693

122为什么模拟是有用的696

123特定分布的模拟707

124重要性抽样718

*125马尔可夫链蒙特卡罗
（MCMC）方法726

126自助法740

127补充习题749

奇数序号习题答案753

附录774

参考文献786

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概率统计(原书第4版) 作者简介

莫里斯·H. 德格鲁特（Morris H.DeGroot）美国统计学家，曾任卡内基·梅隆大学教授，是卡内基·梅隆大学统计系创始主任。他于1970年出版的Optimal Statistical Decisions至今仍被认为是该领域的伟大著作之一。他是美国统计协会、国际数理统计学会、国际统计学会、世界计量经济学会和美国科学促进会的会士。他于1989年去世。国际贝叶斯分析学会的DeGroot奖正是以他的名字命名，以表彰他在统计与决策理论方面工作的影响和重要性，以及对该学科发展的显著影响。
马克·J. 舍维什（Mark J. Schervish）任教于卡内基·梅隆大学统计学系。他发表了应用、方法论、理论和哲学研究论文，并出版了教科书和研究专著。他以在推理和贝叶斯统计基础方面的工作而闻名。Schervish曾在顶级统计期刊的编辑委员会任职，是美国统计协会和国际数理统计学会的会士。

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