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数理统计及应用(英文版·第八版)(高等学校数学双语教学用书) 版权信息
- ISBN：9787300305271
- 条形码：9787300305271 ; 978-7-300-30527-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
数理统计及应用(英文版·第八版)(高等学校数学双语教学用书) 内容简介
本书是为使用概率统计较多的本科相关专业编写的有关统计推理的理论、思维和方法的教材，基于微积分的统计学理论和应用的介绍，反映了统计思维、统计学教学和当前实践的近期新情况。内容主要包括概率分布和概率密度、数学期望、特殊概率分布、随机变量函数、抽样分布、决策理论、点估计、区间估计、假设检验等。
数理统计及应用(英文版·第八版)(高等学校数学双语教学用书) 目录
序言
第1章 导论
1.1 引言
1.2 组合方法
1.3 二项式系数
1.4 实践中的理论
第2章 概率
2.1 引言
2.2 样本空间
2.3 事件
2.4 事件的概率
2.5 概率的一些规则
2.6 条件概率
2.7 独立事件
2.8 贝叶斯定理
2.9 实践中的理论
第3章 概率分布与概率密度函数
3.1 随机变量
3.2 概率分布
3.3 连续型随机变量
3.4 概率密度函数
3.5 多元分布
3.6 边际分布
3.7 条件分布
3.8 实践中的理论
第4章 数学期望
4.1 引言
4.2 随机变量的期望
4.3 矩
4.4 切比雪夫定理
4.5 矩母函数
4.6 积矩
4.7 随机变量线性组合的矩
4.8 条件期望
4.9 实践中的理论
第5章 常用概率分布
5.1 引言
5.2 离散型均匀分布
5.3 伯努利分布
5.4 二项分布
5.5 负二项分布和几何分布
5.6 超几何分布
5.7 泊松分布
5.8 多项式分布
5.9 多元超几何分布
5.10 实践中的理论
第6章 常用概率密度
6.1 引言
6.2 均匀分布
6.3 伽马分布，指数分布和卡方分布
6.4 贝塔分布
6.5 正态分布
6.6 二项分布的正态近似
6.7 二维正态分布
6.8 实践中的理论
第7章 随机变量的函数
7.1 引言
7.2 分布函数法
7.3 单变量变换法
7.4 多变量变换法
7.5 矩母函数法
7.6 实践中的理论
第8章 抽样分布
8.1 引言
8.2 均值的抽样分布
8.3 总体有限时均值的抽样分布
8.4 卡方分布
8.5 f分布
8.6 F分布
8.7 次序统计量
8.8 实践中的理论
第9章 决策论
9.1 引言
9.2 博弈论
9.3 统计对策
9.4 决策准则
9.5 极小极大准则
9.6 贝叶斯准则
9.7 实践中的理论
第10章 点估计
10.1 引言
10.2 无偏估计量
10.3 有效性
10.4 一致性
10.5 充分性
10.6 鲁棒性
10.7 矩估计法
10.8 *大似然估计法
10.9 贝叶斯估计
10.10 实践中的理论
第11章 区间估计
11.1 引言
11.2 均值的区间估计
11.3 均值差的区间估计
11.4 总体比例的区间估计
11.5 两个总体比例之差的区间估计
11.6 方差的区间估计
11.7 两总体方差之比的区间估计
11.8 实践中的理论
第12章 假设检验
12.1 引言
12.2 检验统计假设
12.3 损失与风险
12.4 奈曼一皮尔逊引理
12.5 检验功效函数
12.6 似然比检验
12.7 实践中的理论
第13章 涉及均值、方差和比例的假设检验
13.1 引言
13.2 均值的假设检验
13.3 两总体均值之差的假设检验
13.4 方差的假设检验
13.5 总体比例的假设检验
13.6 k个比例之差的假设检验
13.7 r×c分析表
13.8 拟合优度检验
13.9 实践中的理论
第14章 回归和相关性
14.1 引言
14.2 线性回归
14.3 *小二乘法
14.4 正态回归分析
14.5 正态相关分析
14.6 多元回归分析
14.7 多元回归分析（矩阵形式）
14.8 实践中的理论
第15章 实验设计与分析
15.1 引言
15.2 单项设计
15_3随机区组设计
15.4 析因实验
15.5 多重比较
15.6 其他实验设计
15.7 实践中的理论
第16章 非参数检验
16.1 引言
16.2 符号检验
16.3 符号秩检验
16.4 秩和检验：U检验
16.5 秩和检验：H检验
16.6 基于运行的检验
16.7 秩相关系数
16.8 实践中的理论
附录A 和式与乘积
A.1 求和与乘积法则
A.2 特殊的和式
附录B 常用概率分布
B.1 伯努利分布
B.2 二项分布
B.3 离散型均匀分布（特殊情形）
B.4 几何分布
B.5 超几何分布
B.6 负二项分布
B.7 泊松分布
附录C 常用概率密度函数
C.1 贝塔分布
C.2 柯西分布
C.3 卡方分布
C.4 指数分布
C.5 F分布
C.6 伽马分布
C.7 正态分布
C.8 t分布
C.9 均匀分布（矩形分布）
统计表
奇数序号练习题答案
第1章 导论
1.1 引言
1.2 组合方法
1.3 二项式系数
1.4 实践中的理论
第2章 概率
2.1 引言
2.2 样本空间
2.3 事件
2.4 事件的概率
2.5 概率的一些规则
2.6 条件概率
2.7 独立事件
2.8 贝叶斯定理
2.9 实践中的理论
第3章 概率分布与概率密度函数
3.1 随机变量
3.2 概率分布
3.3 连续型随机变量
3.4 概率密度函数
3.5 多元分布
3.6 边际分布
3.7 条件分布
3.8 实践中的理论
第4章 数学期望
4.1 引言
4.2 随机变量的期望
4.3 矩
4.4 切比雪夫定理
4.5 矩母函数
4.6 积矩
4.7 随机变量线性组合的矩
4.8 条件期望
4.9 实践中的理论
第5章 常用概率分布
5.1 引言
5.2 离散型均匀分布
5.3 伯努利分布
5.4 二项分布
5.5 负二项分布和几何分布
5.6 超几何分布
5.7 泊松分布
5.8 多项式分布
5.9 多元超几何分布
5.10 实践中的理论
第6章 常用概率密度
6.1 引言
6.2 均匀分布
6.3 伽马分布，指数分布和卡方分布
6.4 贝塔分布
6.5 正态分布
6.6 二项分布的正态近似
6.7 二维正态分布
6.8 实践中的理论
第7章 随机变量的函数
7.1 引言
7.2 分布函数法
7.3 单变量变换法
7.4 多变量变换法
7.5 矩母函数法
7.6 实践中的理论
第8章 抽样分布
8.1 引言
8.2 均值的抽样分布
8.3 总体有限时均值的抽样分布
8.4 卡方分布
8.5 f分布
8.6 F分布
8.7 次序统计量
8.8 实践中的理论
第9章 决策论
9.1 引言
9.2 博弈论
9.3 统计对策
9.4 决策准则
9.5 极小极大准则
9.6 贝叶斯准则
9.7 实践中的理论
第10章 点估计
10.1 引言
10.2 无偏估计量
10.3 有效性
10.4 一致性
10.5 充分性
10.6 鲁棒性
10.7 矩估计法
10.8 *大似然估计法
10.9 贝叶斯估计
10.10 实践中的理论
第11章 区间估计
11.1 引言
11.2 均值的区间估计
11.3 均值差的区间估计
11.4 总体比例的区间估计
11.5 两个总体比例之差的区间估计
11.6 方差的区间估计
11.7 两总体方差之比的区间估计
11.8 实践中的理论
第12章 假设检验
12.1 引言
12.2 检验统计假设
12.3 损失与风险
12.4 奈曼一皮尔逊引理
12.5 检验功效函数
12.6 似然比检验
12.7 实践中的理论
第13章 涉及均值、方差和比例的假设检验
13.1 引言
13.2 均值的假设检验
13.3 两总体均值之差的假设检验
13.4 方差的假设检验
13.5 总体比例的假设检验
13.6 k个比例之差的假设检验
13.7 r×c分析表
13.8 拟合优度检验
13.9 实践中的理论
第14章 回归和相关性
14.1 引言
14.2 线性回归
14.3 *小二乘法
14.4 正态回归分析
14.5 正态相关分析
14.6 多元回归分析
14.7 多元回归分析（矩阵形式）
14.8 实践中的理论
第15章 实验设计与分析
15.1 引言
15.2 单项设计
15_3随机区组设计
15.4 析因实验
15.5 多重比较
15.6 其他实验设计
15.7 实践中的理论
第16章 非参数检验
16.1 引言
16.2 符号检验
16.3 符号秩检验
16.4 秩和检验：U检验
16.5 秩和检验：H检验
16.6 基于运行的检验
16.7 秩相关系数
16.8 实践中的理论
附录A 和式与乘积
A.1 求和与乘积法则
A.2 特殊的和式
附录B 常用概率分布
B.1 伯努利分布
B.2 二项分布
B.3 离散型均匀分布（特殊情形）
B.4 几何分布
B.5 超几何分布
B.6 负二项分布
B.7 泊松分布
附录C 常用概率密度函数
C.1 贝塔分布
C.2 柯西分布
C.3 卡方分布
C.4 指数分布
C.5 F分布
C.6 伽马分布
C.7 正态分布
C.8 t分布
C.9 均匀分布（矩形分布）
统计表
奇数序号练习题答案
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