概率统计（原书第4版）

定　价：¥179.00

作　者：	[美]莫里斯·H. 德格鲁特 [美]马克·J. 舍维什
出版社：	机械工业出版社
丛编项：
标　签：	暂缺

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ISBN：	9787111746669	出版时间：	2024-08-01	包装：	平装-胶订
开本：	16开	页数：		字数：

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。

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。

图书目录

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3一致最大功效检验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最小二乘法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