| 开本：16开 |
| 纸张：胶版纸 |
| 包装：平装-胶订 |
| 是否套装：否 |
| 国际标准书号ISBN：9787111746669 |
| 所属分类：图书>计算机/网络>计算机理论 |
编辑推荐
本书是知名统计学家莫里斯· 德格鲁特（ ）编写的经典教材，畅销多年，被卡内基梅隆大学、哈佛大学、麻省理工学院、华盛顿大学、芝加哥大学、康内尔大学、杜克大学和加州大学洛杉矶分校等众国际名校选作教材。书中不仅包括经典概率统计主题条件分布、期望、大样本理论、估计、假设检验、非参数方法、线性统计模型和统计模拟等内容，还介绍了在计算机科学中日益重要的切尔诺夫界、矩方法、牛顿法、算法、枢轴量、随机模拟、、自助法等方面的知识，将当先前沿研究的一些问题深入浅出地融入教材。例题涉及面广泛，取材新颖、丰富，利用实际数据，对相关的统计概念与统计推断过程进行解释，生动，有趣，令人印象深刻。本书还介绍了在计算机科学中日益重要的切尔诺夫界，以及矩方法、牛顿法、算法、枢轴量、随机模拟、、自助法等方面的知识，将目前研究前沿的一些问题深入浅出地融入教材。本书理论扎实，例子丰富，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界，以及矩方法、法、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。
目 录
目录
译者序
前言
第章关于概率的引言
概率的历史
概率的解释目录
译者序
前言
第章关于概率的引言
概率的历史
概率的解释
试验和事件
集合论
概率的定义
有限样本空间
计数方法
组合方法
多项式系数
和事件的概率
统计诈骗
补充习题
第章条件概率
条件概率的定义
独立事件
贝叶斯定理
赌徒破产问题
补充习题
第章随机变量及其分布
随机变量及离散分布
连续分布
分布函数
二元随机变量的分布
边际分布
条件分布
多元分布
随机变量的函数
两个或多个随机变量的函数
马尔可夫链
补充习题
第章数学期望
随机变量的数学期望
数学期望的性质
方差
矩
均值和中位数
协方差和相关系数
条件期望
效用
补充习题
第章特殊分布
引言
伯努利分布和二项分布
超几何分布
泊松分布
负二项分布
正态分布
伽马分布
贝塔分布
多项分布
二元正态分布
补充习题
第章大随机样本
引言
大数定律
中心极限定理
连续性修正
补充习题
第章估计
统计推断
先验分布和后验分布
共轭先验分布
贝叶斯估计量
极大似然估计量
极大似然估计量的性质
充分统计量
联合充分统计量
估计量的改进
补充习题
第章估计量的抽样分布
统计量的抽样分布
卡方分布
样本均值和样本方差的联合
分布
分布
置信区间
正态分布样本的贝叶斯分析
无偏估计量
信息量
补充习题
第章假设检验
假设检验问题
简单假设的检验
一致最大功效检验
双边备择假设
检验
比较两个正态分布的均值
分布
贝叶斯检验
基本问题
补充习题
第章分类数据和非参数方法
拟合优度检验
复合假设的拟合优度检验
列联表
同质性检验
悖论
检验
稳健估计
符号检验和秩检验
补充习题
第章线性统计模型
最小二乘法
回归
简单线性回归的统计推断
简单线性回归的贝叶斯推断
一般线性模型与多元回归
方差分析
双因子试验设计
具有复制的双因子试验
设计
补充习题
第章模拟
什么是模拟
为什么模拟是有用的
特定分布的模拟
重要性抽样
马尔可夫链蒙特卡罗
（）方法
自助法
补充习题
奇数序号习题答案
附录
参考文献
显示全部信息
作者简介
莫里斯· 德格鲁特（ ）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。他于年出版的 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。他于年去世。国际贝叶斯分析学会的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· 舍维什（ ）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。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。
本书是知名统计学家莫里斯· 德格鲁特（ ）编写的经典教材，畅销多年，被卡内基梅隆大学、哈佛大学、麻省理工学院、华盛顿大学、芝加哥大学、康内尔大学、杜克大学和加州大学洛杉矶分校等众国际名校选作教材。书中不仅包括经典概率统计主题条件分布、期望、大样本理论、估计、假设检验、非参数方法、线性统计模型和统计模拟等内容，还介绍了在计算机科学中日益重要的切尔诺夫界、矩方法、牛顿法、算法、枢轴量、随机模拟、、自助法等方面的知识，将当先前沿研究的一些问题深入浅出地融入教材。例题涉及面广泛，取材新颖、丰富，利用实际数据，对相关的统计概念与统计推断过程进行解释，生动，有趣，令人印象深刻。本书还介绍了在计算机科学中日益重要的切尔诺夫界，以及矩方法、牛顿法、算法、枢轴量、随机模拟、、自助法等方面的知识，将目前研究前沿的一些问题深入浅出地融入教材。本书理论扎实，例子丰富，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界，以及矩方法、法、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。
目 录
目录
译者序
前言
第章关于概率的引言
概率的历史
概率的解释目录
译者序
前言
第章关于概率的引言
概率的历史
概率的解释
试验和事件
集合论
概率的定义
有限样本空间
计数方法
组合方法
多项式系数
和事件的概率
统计诈骗
补充习题
第章条件概率
条件概率的定义
独立事件
贝叶斯定理
赌徒破产问题
补充习题
第章随机变量及其分布
随机变量及离散分布
连续分布
分布函数
二元随机变量的分布
边际分布
条件分布
多元分布
随机变量的函数
两个或多个随机变量的函数
马尔可夫链
补充习题
第章数学期望
随机变量的数学期望
数学期望的性质
方差
矩
均值和中位数
协方差和相关系数
条件期望
效用
补充习题
第章特殊分布
引言
伯努利分布和二项分布
超几何分布
泊松分布
负二项分布
正态分布
伽马分布
贝塔分布
多项分布
二元正态分布
补充习题
第章大随机样本
引言
大数定律
中心极限定理
连续性修正
补充习题
第章估计
统计推断
先验分布和后验分布
共轭先验分布
贝叶斯估计量
极大似然估计量
极大似然估计量的性质
充分统计量
联合充分统计量
估计量的改进
补充习题
第章估计量的抽样分布
统计量的抽样分布
卡方分布
样本均值和样本方差的联合
分布
分布
置信区间
正态分布样本的贝叶斯分析
无偏估计量
信息量
补充习题
第章假设检验
假设检验问题
简单假设的检验
一致最大功效检验
双边备择假设
检验
比较两个正态分布的均值
分布
贝叶斯检验
基本问题
补充习题
第章分类数据和非参数方法
拟合优度检验
复合假设的拟合优度检验
列联表
同质性检验
悖论
检验
稳健估计
符号检验和秩检验
补充习题
第章线性统计模型
最小二乘法
回归
简单线性回归的统计推断
简单线性回归的贝叶斯推断
一般线性模型与多元回归
方差分析
双因子试验设计
具有复制的双因子试验
设计
补充习题
第章模拟
什么是模拟
为什么模拟是有用的
特定分布的模拟
重要性抽样
马尔可夫链蒙特卡罗
（）方法
自助法
补充习题
奇数序号习题答案
附录
参考文献
显示全部信息
作者简介
莫里斯· 德格鲁特（ ）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。他于年出版的 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。他于年去世。国际贝叶斯分析学会的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· 舍维什（ ）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。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。