統計學精品譯叢：數理統計學導論（原書第7版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Robert V. Hogg，[美] Joseph W. McKean，[美] Allen T.Craig 著，王忠玉，蔔長江 譯

圖書標籤:

• 統計學
• 數理統計
• 概率論
• 統計推斷
• 假設檢驗
• 迴歸分析
• 第七版
• 譯叢
• 高等教育
• 教材

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111479512

版次：1

商品編碼：11612609

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 統計學精品譯叢

開本：16開

齣版時間：2014-12-01

用紙：膠版紙

頁數：694

內容簡介

　　《統計學精品譯叢：數理統計學導論（原書第7版）》第1章和第2章為讀者提供學習本書其餘內容所必需的概率與分布理論的背景內容。第3章討論最廣泛運用的離散與連續概率分布。第4章包括上述內容的基本推理。第5章闡述依概率收斂與依分布收斂的大樣本理論，並且以中心極限定理結束。第6章提供基於極大似然理論的完整推斷（包括估計與檢驗）。這一章還包括對EM算法及其可用於幾種極大似然情況的討論。第7章和第8章包括充分統計量與最優假設檢驗。最後三章則提供統計學中三個重要專題的理論。其中，第9章介紹基本方差分析、單變量迴歸以及相關模型的正態分布理論的推斷。第10章闡述關於位置與單變量迴歸模型的非參數方法（估計與檢驗），對效率、影響以及崩潰點概念進行討論。第11章闡明貝葉斯方法，包括傳統貝葉斯方法和馬爾可夫鏈濛特卡羅方法。

目錄

推薦序譯者序前言第1章　概率與分布1.1　引論1.2　集閤理論1.3　概率集函數1.4　條件概率與獨立性1.5　隨機變量1.6　離散隨機變量1.6.1　變量變換1.7　連續隨機變量1.7.1　變量變換1.8　隨機變量的期望1.9　某些特殊期望1.10　重要不等式
第2章　多元分布2.1　二元隨機變量的分布2.1.1　期望2.2　二元隨機變量變換2.3　條件分布與期望2.4　相關係數2.5　獨立隨機變量2.6　多元隨機變量的推廣2.6.1　*多元變量的方差協方差矩陣2.7　多個隨機嚮量的變換2.8　隨機變量的綫性組閤
第3章　某些特殊分布3.1　二項分布及有關分布3.2　泊鬆分布3.3　Γ,χ2以及β分布3.4　正態分布3.4.1　汙染正態分布3.5　多元正態分布3.5.1　*應用3.6　t分布與F分布3.6.1　t分布3.6.2　F分布3.6.3　學生定理3.7　混閤分布
第4章　統計推斷基礎4.1　抽樣與統計量4.1.1　pmf與pdf的直方圖估計4.2　置信區間4.2.1　均值之差的置信區間4.2.2　比例之差的置信區間4.3　離散分布參數的置信區間4.4　次序統計量4.4.1　分位數4.4.2　分位數置信區間4.5　假設檢驗4.6　統計檢驗的深入研究4.7　卡方檢驗4.8　濛特卡羅方法4.8.1　篩選生成算法4.9　自助法4.9.1　百分位數自助置信區間4.9.2　自助檢驗法*4.10　分布容許限
第5章　一緻性與極限分布5.1　依概率收斂5.2　依分布收斂5.2.1　概率有界5.2.2　Δ方法5.2.3　矩母函數方法5.3　中心極限定理5.4　多變量分布的推廣
第6章　極大似然法6.1　極大似然估計6.2　拉奧剋拉默下界與有效性6.3　極大似然檢驗6.4　多參數估計6.5　多參數檢驗6.6　EM算法
第7章　充分性7.1　估計量品質的測量7.2　參數的充分統計量7.3　充分統計量的性質7.4　完備性與唯一性7.5　指數分布類7.6　參數的函數7.7　多參數的情況7.8　最小充分性與從屬統計量7.9　充分性、完備性以及獨立性
第8章　最優假設檢驗8.1　最大功效檢驗8.2　一緻最大功效檢驗8.3　似然比檢驗8.4　序貫概率比檢驗8.5　極小化極大與分類方法8.5.1　極小化極大方法8.5.2　分類
第9章　正態模型的推斷9.1　二次型9.2　單嚮方差分析9.3　非中心χ2分布與F分布9.4　多重比較法9.5　方差分析9.6　迴歸問題9.7　獨立性檢驗9.8　某些二次型分布9.9　某些二次型的獨立性
第10章　非參數與穩健統計學10.1　位置模型10.2　樣本中位數與符號檢驗10.2.1　漸近相對有效性10.2.2　基於符號檢驗的估計方程10.2.3　中位數置信區間10.3　威爾科剋森符號秩10.3.1　漸近相對有效性10.3.2　基於威爾科剋森符號秩的估計方程10.3.3　中位數的置信區間10.4　曼惠特尼威爾科剋森方法10.4.1　漸近相對有效性10.4.2　基於MWW的估計方程10.4.3　移位參數Δ的置信區間10.5　一般秩得分10.5.1　效力10.5.2　基於一般得分的估計方程10.5.3　最優化最佳估計10.6　適應方法10.7　簡單綫性模型10.8　測量關聯性10.8.1　肯德爾τ10.8.2　斯皮爾曼ρ10.9　穩健概念10.9.1　位置模型10.9.2　綫性模型
第11章　貝葉斯統計學11.1　主觀概率11.2　貝葉斯方法11.2.1　先驗分布與後驗分布11.2.2　貝葉斯點估計11.2.3　貝葉斯區間估計11.2.4　貝葉斯檢驗方法11.2.5　貝葉斯序貫方法11.3　貝葉斯其他術語與思想11.4　吉布斯抽樣器11.5　現代貝葉斯方法11.5.1　經驗貝葉斯
附錄A　數學附錄B　R函數附錄C　分布錶附錄D　常用分布列錶附錄E　參考文獻附錄F　部分習題答案

前言/序言

好的，這是一本涵蓋瞭數理統計學核心概念的經典教材的簡介，旨在幫助讀者建立紮實的理論基礎和實踐能力。 --- 《數理統計學導論》（原書第7版）圖書簡介 一部構建堅實數理統計學理論基石的權威經典 本書是全球數理統計學領域享有盛譽的經典教材的最新修訂版。它以嚴謹的數學分析為基礎，係統而深入地闡述瞭現代數理統計學的基本理論、核心概念及其在實際問題中的應用。本導論旨在為讀者，無論是高年級本科生、研究生還是統計學領域的專業研究人員，提供一個全麵、清晰且富有洞察力的學習路徑，使其能夠從微積分和綫性代數的基礎上，穩步邁入現代統計推斷的殿堂。 內容深度與廣度兼備 本教材的編排結構清晰，邏輯嚴密，覆蓋瞭數理統計學的關鍵領域，確保讀者不僅理解“如何做”（計算方法），更能深刻領會“為何如此”（理論基礎）。 第一部分：概率論基礎與隨機變量 書籍伊始，便對概率論的基礎知識進行瞭必要的復習和深化，側重於那些對統計推斷至關重要的部分。這包括隨機事件、概率公理化定義、條件概率與獨立性。隨後，重點轉嚮瞭隨機變量的刻畫——離散型、連續型隨機變量的概率分布函數、概率密度函數，以及期望、方差、矩的概念。特彆值得一提的是，本部分對多維隨機變量（聯閤分布、邊緣分布、條件分布）的討論極為細緻，這是理解統計模型中變量間相互依賴關係的基礎。此外，對矩量母函數、特徵函數的引入，為後續的極限理論和分布推導提供瞭強有力的數學工具。 第二部分：抽樣分布與極限理論 數理統計學的核心在於從樣本推斷總體。本部分圍繞這一主題展開。首先，詳細介紹瞭四大經典抽樣分布：卡方分布 ($chi^2$)、t分布、F分布和標準正態分布之間的內在聯係及其在正態總體抽樣中的重要性。隨後，本書深入探討瞭大樣本理論，這是連接有限樣本統計量與漸近性質的橋梁。對中心極限定理（CLT）和大數定律（LLN）的嚴謹證明和應用闡述，是本書數學深度的體現。讀者將學會如何利用這些強大的工具來評估和預測統計估計量和檢驗統計量的漸近行為。 第三部分：統計推斷的基石——估計理論 估計理論是本書投入篇幅最大的核心章節之一。它係統地介紹瞭如何從觀測數據中對未知總體參數做齣閤理推斷的方法。 1. 點估計： 詳述瞭各種估計量的構造方法，包括矩估計法（MoM）和極大似然估計法（MLE）。針對MLE，本書不僅給齣瞭構造步驟，還深入探討瞭其優良性質，如漸近無偏性、漸近有效性和漸近正態性。此外，對最小二乘法（LS）在參數估計中的地位也進行瞭專門的論述。 2. 估計量的評定標準： 讀者將學習如何使用無偏性、有效性（最小方差）、一緻性等標準來比較和選擇最佳的估計量。Cramér-Rao 下界的引入，使得讀者能夠量化評估任何無偏估計量的性能上限，是理解有效性概念的理論高地。 3. 區間估計： 針對參數的估計，本書提供瞭構建置信區間的方法，特彆是基於正態分布、t分布、F分布和卡方分布的精確區間和近似區間，強調瞭置信水平的統計學含義。 第四部分：假設檢驗理論 與估計理論並駕齊驅的是假設檢驗。本書清晰地界定瞭零假設 ($H_0$) 與備擇假設 ($H_1$) 的概念，並詳細剖析瞭檢驗的邏輯框架： 1. 檢驗的性能度量： 對第一類錯誤（$alpha$ 錯誤）和第二類錯誤（$eta$ 錯誤）的定義，以及功效函數的構建，是理解檢驗決策科學性的關鍵。 2. 檢驗的構造： 重點介紹瞭Neyman-Pearson 引理，該引理為在特定 $alpha$ 風險下構造功效最大的最有效檢驗提供瞭理論基礎。對於復閤假設檢驗，本書引入瞭似然比檢驗（LRT）作為一種通用且強大的工具，並探討瞭其漸近性質。 3. 常見檢驗的應用： 將理論應用於實際，討論瞭均值、方差、比例的單樣本和雙樣本檢驗，以及方差分析（ANOVA）和擬閤優度檢驗（Goodness-of-Fit Test）等經典模型。 第五部分：進階主題與模型擴展 為瞭滿足更高級讀者的需求，本書還擴展瞭對數理統計學前沿的探索： 非參數統計基礎： 介紹瞭不依賴於特定分布假設的統計方法，如符號檢驗、秩和檢驗的初步概念。 統計決策論簡介： 從決策論的角度審視統計推斷，引入瞭損失函數和風險函數，為統計決策提供瞭一個更宏觀的框架。 貝葉斯方法概述： 雖然本書的主體基於頻率學派思想，但第七版也包含瞭對貝葉斯統計思想的概述，討論瞭先驗分布、後驗分布和貝葉斯估計的基本框架，以展示現代統計學的全景圖。 教學特色與優勢 本書的卓越性不僅在於其內容的全麵性，更在於其教學方法的精妙設計： 1. 數學嚴謹性與直觀理解的平衡： 每一項重要結論都伴隨著清晰的推導過程，確保讀者能夠理解其數學根源，同時配有大量的例子和圖形解釋，幫助建立統計直覺。 2. 大量的習題設置： 書中包含不同難度級彆的練習題，從概念驗證到復雜的數學推導，是鞏固知識、檢驗掌握程度的寶貴資源。 3. 與計算統計學的銜接： 許多章節的討論都暗示瞭這些理論如何轉化為實際的計算步驟，為讀者進一步學習使用 R、Python 等工具進行實際數據分析打下瞭堅實的理論基礎。 《數理統計學導論》（原書第7版）是統計學研究者不可或缺的工具書和學習手冊，它提供瞭一套經過時間檢驗的、無可替代的數理統計學知識體係。閱讀它，意味著掌握瞭現代數據科學和統計推斷的底層邏輯。

評分☆☆☆☆☆

這本《數理統計學導論》簡直是給我打開瞭新世界的大門！說實話，我之前對統計學一直抱有一種“敬而遠之”的態度，總覺得它跟數學緊密相連，而我的數學基礎嘛……隻能說一般般。所以，當我在書店看到這本《數理統計學導論》時，心裏還是有點打鼓的。但當我試著翻閱瞭幾頁後，立刻被它的講解方式吸引瞭。作者並沒有一開始就拋齣復雜的公式和定理，而是循序漸進地引入概念，而且用瞭大量的例子來解釋抽象的理論。我特彆喜歡書中對概率分布的講解，它不像我之前看過的某些書那樣，隻是羅列公式，而是深入淺齣地分析瞭每種分布的特點、適用場景以及它們之間的聯係。而且，書中還穿插瞭一些小練習，讓我可以立刻檢驗自己對新知識的理解程度。有時候，我會在一個章節上卡住，但稍微往後看一點，或者迴頭看看前麵的例子，豁然開朗的感覺就會油然而生。這說明作者在內容的組織上非常有條理，能夠有效地引導讀者逐步深入。這本書真的讓我覺得，原來統計學並沒有那麼可怕，反而充滿瞭趣味性和邏輯性。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，一本好的教材，不僅僅在於內容的深度和廣度，更在於它能否激發讀者的學習興趣。這本《數理統計學導論》在這方麵做得相當齣色。我之前嘗試過其他幾本關於統計學的書籍，有的講義過於理論化，讓人讀起來昏昏欲睡；有的則過於側重應用，卻忽略瞭背後的數學原理。而這本書，在我看來，找到瞭一個完美的平衡點。它在保證瞭數學嚴謹性的同時，也充分考慮到瞭初學者的接受能力。我特彆欣賞作者在講解假設檢驗和參數估計部分時的細緻之處。那些置信區間、p值的概念，在我的腦海裏曾經是一團亂麻，但通過這本書的講解，我終於能夠清晰地理解它們的含義和實際意義。書中還提到瞭一些關於大數定律和中心極限定理的內容，這些對於理解統計學的基礎至關重要，而這本書的處理方式讓我覺得既深刻又易懂。我甚至開始對數學本身産生瞭新的認識，覺得它不僅僅是枯燥的計算，更是理解世界運行規律的工具。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本《數理統計學導論》，我最大的感受就是“原來如此”。我一直對數據分析和建模很感興趣，但總覺得自己在理論基礎方麵有所欠缺。之前為瞭彌補這個不足，我嘗試過一些在綫課程和零散的資料，但總感覺不成體係，知識點也比較零碎。而這本譯叢中的《數理統計學導論》，就像一個完整的知識體係，把我之前零散的知識點都串聯瞭起來。特彆是關於統計推斷的章節，我曾經對貝葉斯方法和頻率學派的方法感到睏惑，不知道它們各自的優缺點以及適用的場景。通過這本書的深入講解，我終於能夠清晰地區分它們，並理解它們的理論基礎。而且，書中對一些重要的統計量和檢驗方法的推導過程也寫得非常詳細，讓我不再滿足於僅僅知道公式，而是能夠理解公式是如何得齣的。這本書對我來說，不僅僅是一本教科書，更像是一位循循善誘的老師，引領我走進數理統計學的殿堂。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一直都覺得統計學是個挺“高冷”的學科，離我的日常工作和生活有點遠。但這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。我是一名非統計學專業的學生，平時接觸的都是一些更偏嚮實踐的課程。所以，在選擇這本《數理統計學導論》時，我其實抱著試試看的心態，希望能對統計學有一個基本的瞭解。讓我驚喜的是，這本書的講解方式非常生動有趣。作者巧妙地將一些抽象的統計概念與我們生活中常見的現象聯係起來，比如對市場調研數據進行分析，或者對産品質量進行抽樣檢查。這些例子讓我覺得統計學並不遙遠，而是無處不在。我特彆喜歡書中對迴歸分析的講解，它不僅解釋瞭如何建立迴歸模型，還詳細說明瞭如何解釋模型的結果，以及如何評估模型的優劣。這讓我覺得，學瞭這些知識，真的能夠為我未來的學習和工作提供一些實用的工具。這本書讓我對統計學産生瞭濃厚的興趣，甚至開始考慮未來是否要深入學習這個領域。

評分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本書的時候，真是充滿瞭期待！我一直對統計學這個學科很感興趣，但又覺得很多入門的書籍要麼太枯燥，要麼過於理論化，讓人望而卻步。這套“統計學精品譯叢”我之前就聽說過，口碑一直很好，尤其是這本《數理統計學導論》，據說是由非常資深的學者翻譯的，而且是原書第7版，應該涵蓋瞭最新的研究成果和教學理念。翻開書頁，紙張的質感就讓我覺得很舒服，不是那種廉價的印刷品。目錄看上去非常詳盡，從最基礎的概率論概念，到各種統計推斷方法，再到一些高級的話題，都梳理得井井有條。我尤其好奇那些關於“數理”的部分，一直覺得統計學背後有著嚴謹的數學邏輯，而這本書似乎就是要把這部分講清楚。我希望能通過這本書，真正理解統計學背後的原理，而不是僅僅停留在會用幾個公式的層麵。我之前接觸過一些軟件操作，但總感覺知其然不知其所以然，這本書正好可以填補我在這方麵的知識空白。而且，我看到後麵還涉及到一些應用，這讓我非常興奮，畢竟學習知識的最終目的還是為瞭解決實際問題。這本書的厚度也讓我覺得很有分量，相信裏麵一定有很多值得深入學習的內容。

評分☆☆☆☆☆

經典書籍，內容紮實，京東配送很快速，第二天就到瞭

評分☆☆☆☆☆

粗略翻瞭翻，應該不錯

評分☆☆☆☆☆

挺好的，不過翻譯版你懂的

評分☆☆☆☆☆

適閤基礎不錯的同學拿來提高！

評分☆☆☆☆☆

除瞭排版一般其他都很好，不要在意細節

評分☆☆☆☆☆

價廉物美，非常好的賣傢哦！

評分☆☆☆☆☆

不錯，不錯，不錯！快過年瞭，辛苦工作人員和快遞小哥瞭！

評分☆☆☆☆☆

剛收到，還沒看，看起來不錯。

評分☆☆☆☆☆

書看不過來瞭，還是忍不住買。