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商品基本信息 | |
商品名称: | 数理统计与数据分析 |
作者: | 田金芳 |
市场价: | 85.00 |
ISBN号: | 9787111336464 |
版次: | 1-8 |
出版日期: | 2011-06 |
页数: | 0 |
字数: | 600 |
出版社: | 机械工业出版社 |
内容简介 | |
本书作者融合了初级统计学与*级统计学的内容,在书中既介绍了传统数理统计的内容,又介绍了描述统计以及数据分析的内容,这包括图形展示、实验设计和一些实际问题的现实应用等。利用这本书使得学生既可以学习统计理论又可以学习数据分析。 |
目录 | |
《数理统计与数据分析(原书第3版)》 译者序 前言 第 1 章 概率.1 1.1 引言1 1.2 样本空间 1 1.3 概率测度 3 1.4 概率计算:计数方法.5 1.4.1 乘法原理6 1.4.2 排列与组合 7 1.5 条件概率12 1.6 独立性 17 1.7 结束语 19 1.8 习题20 第 2 章 随机变量.26 2.1 离散随机变量26 2.1.1 伯努利随机变量.27 2.1.2 二项分布28 2.1.3 几何分布和负二项分布29 2.1.4 超几何分布 30 .2.1.5 泊松分布31 2.2 连续随机变量34 2.2.1 指数密度36 2.2.2 伽马密度38 2.2.3 正态分布39 2.2.4 贝塔密度41 2.3 随机变量的函数.42 2.4 结束语 45 2.5 习题46 第 3 章 联合分布.51 3.1 引言51 3.2 离散随机变量52 3.3 连续随机变量53 3.4 独立随机变量60 3.5 条件分布61 3.5.1 离散情形61 3.5.2 连续情形62 3.6 联合分布随机变量函数67 3.6.1 和与商68 3.6.2 一般情形70 3.7 极值和顺序统计量.73 3.8 习题75 第 4 章 期望.82 4.1 随机变量的期望.82 4.1.1 随机变量函数的期望 85 4.1.2 随机变量线性组合的期望.87 4.2 方差和标准差91 4.2.1 测量误差模型.94 4.3 协方差和相关96 4.4 条件期望和预测102 4.4.1 定义和例子102 4.4.2 预测.106 4.5 矩生成函数108 4.6 近似方法112 4.7 习题116 第 5 章 极限定理123 5.1 引言123 5.2 大数定律123 5.3 依分布收敛和中心极限定理125 5.4 习题130 第 6 章 正态分布的导出分布133 6.1 引言133 6.2 .2 分布、t 分布和 f 分布.133 6.3 样本均值和样本方差134 6.4 习题136 第 7 章 抽样调查138 7.1 引言138 7.2 总体参数138 7.3 简单随机抽样140 7.3.1 样本均值的期望和方差140 7.3.2 总体方差的估计145 7.3.3 x 抽样分布的正态近似.148 7.4 比率估计152 7.5 分层随机抽样157 7.5.1 引言和记号157 7.5.2 分层估计的性质157 7.5.3 分配方法 160 7.6 结束语 163 7.7 习题164 第 8 章 参数估计和概率分布拟合176 8.1 引言176 8.2 粒子排放量的泊松分布拟合176 8.3 参数估计177 8.4 矩方法 179 8.5 *大似然方法184 8.5.1 多项单元概率的*大似然估计187 8.5.2 *大似然估计的大样本理论.189 8.5.3 *大似然估计的置信区间193 8.6 参数估计的贝叶斯方法 197 8.6.1 先验的进一步注释204 8.6.2 后验的大样本正态近似205 8.6.3 计算问题 206 8.7 效率和克拉默{拉奥下界 207 8.7.1 例子:负二项分布210 8.8 充分性 212 8.8.1 因子分解定理.212 8.8.2 拉奥{布莱克韦尔定理215 8.9 结束语 216 8.10 习题 217 第 9 章 假设检验和拟合优度评估228 9.1 引言228 9.2 奈曼{皮尔逊范式.229 9.2.1 显著性水平的设定和p 值概念 .232 9.2.2 原假设232 9.2.3 一致*优势检验233 9.3 置信区间和假设检验的对偶性233 9.4 广义似然比检验235 9.5 多项分布的似然比检验 236 9.6 泊松散布度检验240 9.7 悬挂根图242 9.8 概率图 244 9.9 正态性检验248 9.10 结束语249 9.11 习题 250 第 10 章 数据汇总.260 10.1 引言 260 10.2 基于累积分布函数的方法.260 10.2.1 经验累积分布函数260 10.2.2 生存函数262 10.2.3 分位数{分位数图 266 10.3 直方图、密度曲线和茎叶图.268 10.4 位置度量.270 10.4.1 算术平均271 10.4.2 中位数 272 10.4.3 截尾均值274 10.4.4 m 估计.274 10.4.5 位置估计的比较275 10.4.6 自助法评估位置度量的变异性 275 10.5 散度度量.277 10.6 箱形图278 10.7 利用散点图探索关系.279 10.8 结束语281 10.9 习题 281 第 11 章 两样本比较 289 11.1 引言 289 11.2 两独立样本比较.289 11.2.1 基于正态分布的方法289 11.2.2 势.298 11.2.3 非参数方法:曼恩{惠特尼检验299 11.2.4 贝叶斯方法.305 11.3 配对样本比较.306 11.3.1 基于正态分布的方法307 11.3.2 非参数方法:符号秩检验308 11.3.3 例子:测量鱼的汞水平.310 11.4 试验设计.311 11.4.1 乳腺动脉结扎术311 11.4.2 安慰剂效应.312 11.4.3 拉纳克郡牛奶试验312 11.4.4 门腔分术313 11.4.5 fd&c red no.40 313 11.4.6 关于随机化的进一步评注314 11.4.7 研究生招生的观测研究、混杂和偏见.315 11.4.8 审前调查315 11.5 结束语316 11.6 习题 317 第 12 章 方差分析.328 12.1 引言 328 12.2 单因子试验设计.328 12.2.1 正态理论和 f 检验329 12.2.2 多重比较问题333 12.2.3 非参数方法:克鲁斯卡尔{沃利斯检验.335 12.3 二因子试验设计.336 12.3.1 可加性参数化337 12.3.2 二因子试验设计的正态理论339 12.3.3 随机化区组设计344 12.3.4 非参数方法:弗里德曼检验346 12.4 结束语347 12.5 习题 348 第 13 章 分类数据分析.354 13.1 引言 354 13.2 费舍尔*确检验.354 13.3 卡方齐性检验.355 13.4 卡方独立性检验.358 13.5 配对设计.360 13.6 优势比362 13.7 结束语365 13.8 习题 365 第 14 章 线性*小二乘.373 14.1 引言 373 14.2 简单线性回归.376 14.2.1 估计斜率和截距的统计性质376 14.2.2 拟合度评估.378 14.2.3 相关和回归.383 14.3 线性*小二乘的矩阵方法.386 14.4 *小二乘估计的统计性质.388 14.4.1 向量值随机变量388 14.4.2 *小二乘估计的均值和协方差392 14.4.3 .2 的估计.394 14.4.4 残差和标准化残差395 14.4.5 ˉ 的推断396 14.5 多元线性回归:一个例子.397 14.6 条件推断、无条件推断和自助法401 14.7 局部线性平滑.403 14.8 结束语405 14.9 习题 406 附录 a 常用分布415 附录 b 表417 部分习题答案433 参考文献 447 |