概率與統計-面向經濟學 布魯斯.E.漢森 9787111764588 【台灣高等教育出版社】

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書名：概率與統計-面向經濟學
ISBN：9787111764588
出版社：機械工業
著編譯者：布魯斯.E.漢森
頁數：421
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1711502
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內容簡介

本書是以作者多年的概率與統計講義為藍本擴充而成，目前也是威斯康星大學的經濟學教材。本書採用微積分的方式而非測度論的的方式講述，涵蓋概率論基本知識、隨機變數、分佈、抽樣、大數定律、中心極限定律、逼近理論、最大似然估計、矩方法、假設檢驗、置信區間等經濟學專業所需數理統計知識的方方面面，難度適中，適於作為經濟專業高年級本科生和研究生的教材。

作者簡介

布魯斯·E 漢森(Bruce E Hansen)威斯康星大學麥迪遜分校Trygve Haavelmo經濟學教授，Mary Claire Aschenbrener Phipps傑出主席，高引的計量經濟學家之一。

目錄

譯者序
前言
記號
第1章 概率論基礎
1 1 引言
1 2 結果和事件
1 3 概率函數
1 4 概率函數的性質
1 5 等可能結果
1 6 聯合事件
1 7 條件概率
1 8 獨立性
1 9 全概率公式
1 10 貝葉斯法則
1 11 排列和組合
1 12 放回抽樣和無放回抽樣
1 13 撲克牌
1 14 σ域*
1 15 技術證明*
習題
第2章 隨機變數
2 1 引言
2 2 隨機變數的定義
2 3 離散隨機變數
2 4 變換
2 5 期望
2 6 離散隨機變數的有限期望
2 7 分佈函數
2 8 連續隨機變數
2 9 分位數
2 10 密度函數
2 11 連續隨機變數的變換
2 12 非單調變換
2 13 連續隨機變數的期望
2 14 連續隨機變數的有限期望
2 15 統一記號
2 16 均值和方差
2 17 矩
2 18 詹森不等式
2 19 詹森不等式的應用*
2 20 對稱分佈
2 21 截斷分佈
2 22 刪失分佈
2 23 矩生成函數
2 24 累積量
2 25 特徵函數
2 26 期望：數學細節*
習題
第3章 參數分佈
3 1 引言
3 2 伯努利分佈
3 3 Rademacher分佈
3 4 二項分佈
3 5 多項分佈
3 6 泊松分佈
3 7 負二項分佈
3 8 均勻分佈
3 9 指數分佈
3 10 雙指數分佈
3 11 廣義指數分佈
3 12 正態分佈
3 13 柯西分佈
3 14 學生t分佈
3 15 logistic分佈
3 16 卡方分佈
3 17 伽馬分佈
3 18 F分佈
3 19 非中心卡方分佈
3 20 貝塔分佈
3 21 帕累托分佈
3 22 對數正態分佈
3 23 韋布爾分佈
3 24 極值分佈
3 25 混合正態分佈
3 26 技術證明*
習題
第4章 多元分佈
4 1 引言
4 2 二元隨機變數
4 3 二元分佈函數
4 4 概率質量函數
4 5 概率密度函數
4 6 邊緣密度
4 7 二元期望
4 8 離散隨機變數X的條件分佈
4 9 連續隨機變數X的條件分佈
4 10 可視化條件密度
4 11 獨立性
4 12 協方差和相關係數
4 13 柯西–施瓦茨不等式
4 14 條件期望
4 15 重期望公式
4 16 條件方差
4 17 赫爾德不等式和閔可夫斯基不等式*
4 18 向量記號
4 19 三角不等式*
4 20 多元隨機向量
4 21 多元向量對
4 22 多元變數變換
4 23 卷積
4 24 層級分佈
4 25 條件期望的存在性和唯一性*
4 26 可識別性
習題
第5章 正態及相關分佈
5 1 引言
5 2 一元正態分佈
5 3 正態分佈的矩
5 4 正態累積量
5 5 正態分位數
5 6 截斷和刪失正態分佈
5 7 多元正態分佈
5 8 多元正態分佈的性質
5 9 卡方分佈、t分佈、F分佈和柯西分佈
5 10 Hermite多項式*
5 11 技術證明*
習題
第6章 抽樣
6 1 引言
6 2 樣本
6 3 經驗例子
6 4 統計量、參數和估計量
6 5 樣本均值
6 6 變數變換的期望值
6 7 參數的函數
6 8 抽樣分佈
6 9 估計的偏差
6 10 估計的方差
6 11 均方誤差
6 12 最優無偏估計
6 13 方差的估計
6 14 標準誤差
6 15 多元均值
6 16 次序統計量*
6 17 樣本均值的高階矩*
6 18 正態抽樣模型
6 19 正態殘差
6 20 正態方差的估計
6 21 學生化比
6 22 多元正態抽樣
習題
第7章 大數定律
7 1 引言
7 2 漸近極限
7 3 依概率收斂
7 4 切比雪夫不等式
7 5 弱大數定律
7 6 弱大數定律的反例
7 7 弱大數定律的例子
7 8 切比雪夫不等式的例子
7 9 向量的矩
7 10 連續映射定理
7 11 連續映射定理的例子
7 12 分佈的一致性*
7 13 幾乎處處收斂和強大數定律*
7 14 技術證明*
習題
第8章 中心極限定理
8 1 引言
8 2 依分佈收斂
8 3 樣本均值
8 4 矩的探索
8 5 矩生成函數的收斂性
8 6 中心極限定理
8 7 中心極限定理的應用
8 8 多元中心極限定理
8 9 delta方法
8 10 delta方法的例子
8 11 嵌入式估計量的漸近分佈
8 12 協方差矩陣的估計
8 13 t比
8 14 隨機排序記號
8 15 技術證明*
習題
第9章 高等漸近理論*
9 1 引言
9 2 異方差中心極限定理
9 3 多元異方差中心極限定理
9 4 一致中心極限定理
9 5 一致可積性
9 6 一致隨機有界
9 7 矩的收斂性
9 8 樣本均值的Edgeworth展開
9 9 光滑函數模型的Edgeworth展開
9 10 Cornish-Fisher展開
9 11 技術證明
第10章 極大似然估計
10 1 引言
10 2 參數模型
10 3 似然函數
10 4 似然類推原理
10 5 不變性
10 6 計算極大似然估計的例子
10 7 得分函數、黑塞矩陣和信息量
10 8 信息等式的例子
10 9 Cramér-Rao下界
10 10 Cramér-Rao下界的例子
10 11 參數函數的Cramér-Ra
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