數理統計 (第五版) 師義民 許勇 周丙常等 9787030812155 【台灣高等教育出版社】

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書名：數理統計 (第五版)
ISBN：9787030812155
出版社：科學
著編譯者：師義民 許勇 周丙常等
頁數：327
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1719469
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內容簡介

本書是科學版研究生教學叢書之一，主要講述數理統計相關內容，在第四版的基礎上修訂而成。第四版獲「2020年陝西省普通高等學校優秀教材（研究生教育優秀教材二等獎）」。全書共八章，內容包括統計量與抽樣分佈、參數估計、統計決策與貝葉斯估計、假設檢驗、方差分析與試驗設計、回歸分析、多元分析初步、Python語言簡介。各章均配有習題，書後附有參考答案和附表。本次修訂除了對教材進行適當補充、更新外，還增加了重點講解微視頻，以滿足學生個性化學習的需求，掃碼即可查看。 本書可作為工科各專業研究生，數學與應用數學、統計學等專業本科生的教學用書，也可供廣大工程技術人員參考使用。

目錄

前言
第四版前言
第三版前言
第二版前言
第一版前言
第1章 統計量與抽樣分佈
1 1 基本概念
1 1 1 總體和樣本
1 1 2 統計量和樣本矩
1 1 3 經驗分佈函數
1 2 充分統計量與完備統計量
1 2 1 充分統計量
1 2 2 因子分解定理
1 2 3 完備統計量
1 2 4 指數型分佈族
1 3 抽樣分佈
1 3 1 X2分佈
1 3 2 t分佈
1 3 3 F分佈
1 3 4 概率分佈的分位數
1 3 5 正態總體樣本均值和方差的分佈
1 3 6 一些非正態總體樣本均值的分佈
1 4 次序統計量及其分佈
1 4 1 次序統計量
1 4 2 樣本中位數和樣本極差
習題1
第2章 參數估計
2 1 點估計與優良性
2 1 1 點估計的概念
2 1 2 無偏估計
2 1 3 均方誤差準則
2 1 4 相合估計（一致估計）
2 1 5 漸近正態估計
2 2 點估計量的求法
2 2 1 矩估計法
2 2 2 最大似然估計法
2 2 3 截尾樣本下參數的最大似然估計
2 2 4 用次序統計量估計參數的方法
2 3 最小方差無偏估計和有效估計
2 3 1 最小方差無偏估計
2 3 2 有效估計
2 4 區間估計
2 4 1 區間估計的概念
2 4 2 正態總體數學期望的置信區間
2 4 3 正態總體方差的置信區間
2 4 4 兩個正態總體均值差的置信區間
2 4 5 兩個正態總體方差比的置信區間
2 4 6 單側置信區間
2 4 7 非正態總體參數的置信區間
習題2
第3章 統計決策與貝葉斯估計
3 1 統計決策的基本概念
3 1 1 統計判決問題的三個要素
3 1 2 統計決策函數及其風險函數
3 2 統計決策中的常用分佈族
3 3 貝葉斯估計
3 3 1 先驗分佈與后驗分佈
3 3 2 共軛先驗分佈
3 3 3 貝葉斯風險
3 3 4 貝葉斯估計
3 4 minimax估計
習題3
第4章 假設檢驗
4 1 假設檢驗的基本概念
4 1 1 零假設與備選假設
4 1 2 檢驗規則
4 1 3 兩類錯誤的概率和檢驗的水平
4 1 4 勢函數與無偏檢驗
4 2 正態總體均值與方差的假設檢驗
4 2 1 t檢驗
4 2 2 x2檢驗
4 2 3 F檢驗
4 2 4 單邊檢驗
4 3 非參數假設檢驗方法
4 3 1 x2擬合優度檢驗
4 3 2 科爾莫戈羅夫及斯米爾諾夫檢驗
4 3 3 獨立性檢驗
4 4 似然比檢驗
4 4 1 似然比檢驗的基本步驟
4 4 2 從似然比檢驗導出正態總體的幾個檢驗
4 5 p值檢驗法
習題4
第5章 方差分析與試驗設計
5 1 單因素方差分析
5 1 1 數學模型
5 1 2 離差平方和分解與顯著性檢驗
5 1 3 參數估計
5 2 兩因素方差分析
5 2 1 兩因素非重複試驗的方差分析
5 2 2 兩因素等重複試驗的方差分析
5 3 正交試驗設計
5 3 1 正交表介紹
5 3 2 正交試驗設計的直觀分析方法
5 3 3 正交試驗設計的方差分析
習題5
第6章 回歸分析
6 1 一元線性回歸分析
6 1 1 一元線性回歸模型
6 1 2 未知參數的估計
6 1 3 參數估計量的分佈
6 1 4 參數β的顯著性檢驗
6 1 5 預測
6 2 多元線性回歸分析
6 2 1 多元線性回歸模型
6 2 2 參數的估計
6 2 3 估計量的分佈及性質
6 2 4 回歸係數及回歸方程的顯著性檢驗
6 2 5 多元線性回歸模型的預測
6 2 6 逐步回歸
6 2 7 穩健回歸
6 3 幾類一元非線性回歸
6 4 多項式回歸
6 4 1 一元多項式回歸
6 4 2 多元多項式回歸
習題6
第7章 多元分析初步
7 1 多元正態分佈的定義及性質
7 1 1 多元正態分佈的定義
7 1 2 多元正態分佈的性質
7 2 多元正態分佈參數的估計與假設檢驗
7 2 1 參數μ和*的估計
7 2 2 正態總體均值向量的假設檢驗
7 3 判別分析
7 3 1 距離判別方法
7 3 2 貝葉斯判別法
7 3 3 費希爾判別法
7 4 主成分分析
7 4 1 協方差陣*已知時的情形
7 4 2 協方差陣*未知時的情形
習題7
第8章 Python語言簡介
8 1 引言
8 2 Python環境配置
8 3 Python語言與統計分析
8 3 1 隨機數產生與排列
8 3 2 單樣本和兩樣本檢驗
8 3 3 回歸分析
8 3 4 方差分析
8 4 繪圖
習題8
習題答案
參考文獻
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