數(shù)理統(tǒng)計學(xué)導(dǎo)論(原書第8版)
定 價:159 元
叢書名:現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)叢書
- 作者:[美]羅伯特·V.霍格,約瑟夫·W.麥基恩,艾倫·T.克雷格
- 出版時間:2023/11/1
- ISBN:9787111734666
- 出 版 社:機械工業(yè)出版社
- 中圖法分類:O212
- 頁碼:
- 紙張:膠版紙
- 版次:
- 開本:16開
本書是數(shù)理統(tǒng)計方面的經(jīng)典教材,從數(shù)理統(tǒng)計學(xué)的初級基本概念及原理開始,詳細講解概率與分布、多元分布、特殊分布、統(tǒng)計推斷基礎(chǔ)、極大似然法等內(nèi)容,并且涵蓋一些高級主題,如一致性與極限分布、充分性、優(yōu)假設(shè)檢驗、正態(tài)模型的推斷、非參數(shù)與穩(wěn)健統(tǒng)計、貝葉斯統(tǒng)計等.此外,為了幫助讀者更好地理解數(shù)理統(tǒng)計和鞏固所學(xué)知識,書中還提供了一些重要的背景材料、大量實例和習(xí)題.本書可以作為高等院校數(shù)理統(tǒng)計相關(guān)課程的教材,也可供相關(guān)專業(yè)人員參考使用.
本書是國際知名統(tǒng)計學(xué)家Hogg的經(jīng)典數(shù)理統(tǒng)計教材,內(nèi)容十分廣泛,已經(jīng)成為數(shù)十萬學(xué)生的課堂標準教材,對統(tǒng)計學(xué)教學(xué)產(chǎn)生了深遠影響,不僅涵蓋了數(shù)理統(tǒng)計的所有必學(xué)內(nèi)容,而且還涵蓋了一致性與極限分布、充分性、優(yōu)假設(shè)檢驗、正態(tài)線性模型的推斷、非參數(shù)與穩(wěn)健統(tǒng)計、貝葉斯統(tǒng)計等高級主題,各個層次的學(xué)校和讀者可以根據(jù)自己的實際情況進行選擇學(xué)習(xí)。
前 言
在這個新版本中,我們進行了大量的修訂.其中一些修訂可以幫助學(xué)生理解統(tǒng)計理論和統(tǒng)計實踐之間的聯(lián)系,而另一些修訂則關(guān)注書中所介紹的統(tǒng)計理論的發(fā)展,并加強了對它們的討論.
這些修訂多數(shù)都是對讀者評論的反饋.其中一條評論反映以前版本中的真實數(shù)據(jù)集過少,因此這一版包含了更多的真實數(shù)據(jù)集,用來說明統(tǒng)計方法或比較這些方法.我們將這些數(shù)據(jù)集放在R包hmcpkg中,學(xué)生可以自由訪問它們.這些數(shù)據(jù)集也可以通過后面給出的網(wǎng)址在R會話中單獨下載.通常,書中給出了這些數(shù)據(jù)集的R代碼分析.
我們還擴展了統(tǒng)計軟件R的使用.之所以選擇R,是因為它是一個功能強大且免費的統(tǒng)計語言,在三大主流平臺(Windows、macOS和Linux)上均可運行.當然,教師也可以選擇另外的統(tǒng)計包.我們還將R函數(shù)用于計算分析和模擬研究,包括一些游戲.使用這些簡潔直觀的代碼,目的是向?qū)W生展示:只需幾行簡單的代碼,他們就可以執(zhí)行重要的計算.附錄B包含簡短的R入門知識,以幫助讀者理解書中使用的R.與數(shù)據(jù)集一樣,這些R函數(shù)可以在給出的網(wǎng)址中單獨找到,它們也包含在hmcpkg包中.
我們在附錄A中補充了相關(guān)數(shù)學(xué)知識,將其放在文件“Mathematical Primer for Introduction to Mathematical Statistics”中.學(xué)生可以通過給出的網(wǎng)址免費下載.
我們沒有改變基本統(tǒng)計推斷(第4章)和漸近理論(第5章)的順序.在第5章和第6章中,我們對第4章的內(nèi)容做了簡要的回顧,使得第4章和第5章本質(zhì)上相互獨立,因此順序可以互換.我們在第3章“多元正態(tài)分布”一節(jié)中用一小節(jié)介紹二元正態(tài)分布.增加了幾個重要的主題,包括第9章中的圖基多重比較程序,以及第9章和第10章中相關(guān)系數(shù)的置信區(qū)間.第7章包含對樣本自助法估計的標準誤差的討論.在練習(xí)中討論過的幾個主題在正文中也有討論,例如分位數(shù)(1.7.1節(jié))和危險函數(shù)(3.3節(jié)).一般來說,我們以小節(jié)形式逐步展開討論.另外,帶*的章節(jié)表示其是可選的.
內(nèi)容與課程規(guī)劃
第1章和第2章介紹一元和多元概率模型,第3章討論廣泛運用的概率模型.第4章討論許多在標準統(tǒng)計方法課程中涉及的推斷統(tǒng)計理論.第5章闡述漸近理論,并以中心極限定理結(jié)束.第6章提供基于極大似然理論的完整推斷(包括估計與檢驗),還包括對EM算法的討論.第7章和第8章包括優(yōu)估計法和統(tǒng)計假設(shè)檢驗.后三章則提供統(tǒng)計學(xué)中三個重要專題的理論.其中,第9章介紹基本方差分析、一元回歸以及相關(guān)模型的正態(tài)理論方法的推斷.第10章闡述關(guān)于位置和一元回歸模型的非參數(shù)方法(估計與檢驗),并討論了有效性、影響函數(shù)以及崩潰點的穩(wěn)健概念.第11章闡明貝葉斯方法,包括經(jīng)典貝葉斯方法和馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法.
我們的教材可用于不同層次的各類數(shù)理統(tǒng)計學(xué)課程.兩個學(xué)期的數(shù)理統(tǒng)計課程可涵蓋第1~8章的大部分內(nèi)容,并可從其余章節(jié)中選取一些主題.對于這樣的課程,教師可以適當將第4章和第5章的順序互換,從而在第二學(xué)期開始時介紹統(tǒng)計理論(第4章).一個學(xué)期的課程可包括第1~4章,并可從第5章中選擇一些主題.在這個選擇下,學(xué)生可以看到許多非理論性課程中討論的方法的統(tǒng)計理論.而且,就像兩個學(xué)期的講授順序一樣,教師可以在第1~3章之后講授第5章,并從第4章中選擇一些主題來結(jié)束課程.本書中使用的數(shù)據(jù)集、R函數(shù)以及R包hmcpkg可以從網(wǎng)站https://media.pearsoncmg.com/cmg/pmmg_mml_shared/mathstatsresources/home/index.html下載.
致謝
羅伯特·V.霍格已于2014年去世,所以他沒有參與這一版的修訂工作.在我猶豫是否修改書稿的時候,我經(jīng)常會思考羅伯特會怎么做.為了紀念他,我保留了這個版本的作者順序.
與前幾版一樣,歡迎讀者提出寶貴意見.在此感謝上一版的審稿人:弗吉尼亞學(xué)院的James Baldone、伊利諾伊大學(xué)香檳分校的Steven Culpepper、加州州立大學(xué)的Yuichiro Kakihara、博伊西州立大學(xué)的Jaechoul Lee、普渡大學(xué)的Michael Levine、馬里蘭大學(xué)帕克學(xué)院的Tingni Sun和波士頓大學(xué)的Daniel Weiner.我們采納了他們對這次修訂的意見并表示感謝.感謝賓夕法尼亞州立大學(xué)的Thomas Hettmansperger、奧本大學(xué)的Ash Abebe和魯汶大學(xué)的Ioannis Kalogridis教授的寶貴意見.特別感謝培生公司的Patrick Barbera(統(tǒng)計學(xué)方面的投資組合經(jīng)理)、Lauren Morse(數(shù)學(xué)/統(tǒng)計方面的內(nèi)容制作人)、Yvonne Vannatta(產(chǎn)品營銷經(jīng)理)和其他員工,他們?yōu)楸緯某霭孀龀隽伺?也要感謝北岸社區(qū)學(xué)院的Richard Ponticelli,他認真審核了本書的校樣.另外,特別感謝我的妻子Marge,感謝她堅定地支持和鼓勵我撰寫這一版本.
約瑟夫·W.麥基恩
目 錄
譯者序
前言第1章 概率與分布1
1.1 引論1
1.2 集合2
1.2.1 集合論的回顧3
1.2.2 集合函數(shù)6
1.3 概率集合函數(shù)9
1.3.1 計數(shù)法則12
1.3.2 概率的其他性質(zhì)15
1.4 條件概率與獨立性18
1.4.1 獨立性22
1.4.2 模擬25
1.5 隨機變量29
1.6 離散隨機變量35
1.7 連續(xù)隨機變量39
1.7.1 分位數(shù)40
1.7.2 變量變換42
1.7.3 離散型和連續(xù)型分布的混合44
1.8 隨機變量的期望47
1.9 某些特殊期望53
1.10 重要不等式61
第2章 多元分布66
2.1 二元隨機變量的分布66
2.1.1 邊緣分布69
2.1.2 期望72
2.2 二元隨機變量變換77
2.3 條件分布與期望84
2.4 獨立隨機變量90
2.5 相關(guān)系數(shù)96
2.6 推廣到多元隨機變量103
2.7 多個隨機向量的變換110
2.8 隨機變量的線性組合117
第3章 某些特殊分布120
3.1 二項分布及有關(guān)分布120
3.1.1 負二項分布和幾何分布123
3.1.2 多項分布124
3.1.3 超幾何分布125
3.2 泊松分布129
3.3 伽馬分布、卡方分布以及貝塔
分布134
3.3.1 卡方分布138
3.3.2 貝塔分布139
3.4 正態(tài)分布144
3.5 多元正態(tài)分布152
3.5.1 二元正態(tài)分布152
*3.5.2 多元正態(tài)分布的一般情況154
*3.5.3 應(yīng)用158
3.6 t分布與F分布161
3.6.1 t分布162
3.6.2 F分布163
3.6.3 學(xué)生定理165
*3.7 混合分布168
第4章 統(tǒng)計推斷基礎(chǔ)173
4.1 抽樣與統(tǒng)計量173
4.1.1 點估計量173
4.1.2 概率質(zhì)量函數(shù)與概率密度函數(shù)的
直方圖估計177
4.2 置信區(qū)間183
4.2.1 均值之差的置信區(qū)間186
4.2.2 比例之差的置信區(qū)間187
*4.3 離散分布參數(shù)的置信區(qū)間191
4.4 次序統(tǒng)計量195
4.4.1 分位數(shù)198
4.4.2 分位數(shù)置信區(qū)間201
4.5 假設(shè)檢驗205
4.6 統(tǒng)計檢驗的深入研究211
4.7 卡方檢驗217
4.8 蒙特卡羅方法224
4.9 自助法232
4.9.1 百分位數(shù)自助置信區(qū)間232
4.9.2 自助檢驗法236
*4.10 分布容許限241
第5章 一致性與極限分布245
5.1 依概率收斂245
5.2 依分布收斂249
5.2.1 概率有界254
5.2.2 Δ方法255
5.2.3 矩母函數(shù)方法256
5.3 中心極限定理260
*5.4 推廣到多元分布265
第6章 極大似然法270
6.1 極大似然估計270
6.2 拉奧-克拉默下界與有效性275
6.3 極大似然檢驗286
6.4 多參數(shù)估計293
6.5 多參數(shù)檢驗301
6.6 EM算法307
第7章 充分性314
7.1 估計量品質(zhì)的度量314
7.2 參數(shù)的充分統(tǒng)計量318
7.3 充分統(tǒng)計量的性質(zhì)324
7.4 完備性與唯一性327
7.5 指數(shù)分布類331
7.6 參數(shù)的函數(shù)335
7.7 多參數(shù)的情況340
7.8 小充分性與從屬統(tǒng)計量346
7.9 充分性、完備性以及獨立性351
第8章 優(yōu)假設(shè)檢驗357
8.1 大功效檢驗357
8.2 一致大功效檢驗365
8.3 似然比檢驗371
8.3.1 正態(tài)分布均值檢驗的似然比
檢驗372
8.3.2 正態(tài)分布方差檢驗的似然比
檢驗377
*8.4 序貫概率比檢驗381
*8.5 極小化極大與分類方法387
8.5.1 極小化極大方法387
8.5.2 分類389
第9章 正態(tài)線性模型的推斷393
9.1 引論393
9.2 單因素方差分析393
9.3 非中心卡方分布與F分布398
9.4 多重比較法401
9.5 雙因素方差分析405
9.6 回歸問題413
9.6.1 極大似然估計413
*9.6.2 小二乘擬合的幾何419
9.7 獨立性檢驗422
9.8 某些二次型分布425
9.9 某些二次型的獨立性430
第10章 非參數(shù)與穩(wěn)健統(tǒng)計學(xué)436
10.1 位置模型436
10.2 樣本中位數(shù)與符號檢驗438
10.2.1 漸近相對有效性442
10.2.2 基于符號檢驗的估計方程445
10.2.3 中位數(shù)置信區(qū)間446
10.3 威爾科克森符號秩448
10.3.1 漸近相對有效性452
10.3.2 基于威爾科克森符號秩的估計
方程454
10.3.3 中位數(shù)的置信區(qū)間455
10.3.4 蒙特卡羅研究法455
10.4 曼-惠特尼-威爾科克森方法458
10.4.1 漸近相對有效性461
10.4.2 基于MWW的估計方程462
10.4.3 移位參數(shù)Δ的置信區(qū)間463
10.4.4 功效的蒙特卡羅研究46