具體描述
《社會統計的數學基礎》是一本集中討論社會科學研究中的數理基礎知識的小冊子，其內容涵蓋瞭許多數學和統計學中容易被人忽視卻又至關重要的話題，如矩陣、綫性代數、積分、概率理論及統計分布等。全書首先介紹瞭有關矩陣、綫性代數和幾何嚮量的基本概念，然後簡單迴復瞭一些基礎數學，簡述瞭微積分入門知識，接著對應用統計學中廣泛運用的概率及統計推理進行瞭概述，最後闡述瞭綫性小二乘法迴歸這一統計方法的發展過程。
本書不僅可以協助研究生及社會統計工作者進行研究，而且是對定量方法研究的重要補充。
著者簡介
約翰·福剋斯(John Fox)，加拿大安大略省漢密爾頓市麥剋馬斯特大學社會學係教授，曾是多倫多市約剋大學社會學係、數學係及統計學係的教授。其現階段的工作包括統計方法研究及加拿大社會研究。曾在眾多刊物上發錶過文章，諸如《社會學方法》、《計算繪圖統計》、《美國統計協會會刊》等。
圖書目錄
第1章 矩陣、綫性代數和幾何嚮量
第1節 矩陣
第2節 基礎幾何嚮量
第3節 嚮量空間與子空間
第4節 矩陣的秩及綫性聯立方程組的解法
第5節 特徵值與特徵嚮量
第6節 二次型及正定矩陣
第7節 推薦閱讀
第2章 微積分入門
第1節 迴顧
第2節 極限
第3節 函數求導
第4節 最優化
第5節 多變量和矩陣的微分學
第6節 泰勒展式
第7節 積分學的基本思想
第8節 推薦閱讀
第3章 概率估計
第1節 初等概率理論
第2節 離散概率分布
第3節 連續分布
第4節 漸進分布理論：初步介紹
第5節 統計估計量的屬性
第6節 最大似然估計
第7節 貝葉斯推斷
第8節 推薦閱讀
第4章 實際應用：綫性最小二乘法迴歸
第1節 最小二乘法擬閤
第2節 一個綫性迴歸的統計模型
第3節 作為估計量的最小二乘法係數
第4節 迴歸模型的統計推斷
第5節 迴歸模型的最大似然法估計
第6節 隨機矩陣應用
注釋
參考文獻
譯名對照錶
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讀後感
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用戶評價
除少量疑似翻譯的小錯誤外，數學基礎部分內容適當。相比於微積分和矩陣理論，統計方麵的知識要多一些。好書推薦。
评分除少量疑似翻譯的小錯誤外，數學基礎部分內容適當。相比於微積分和矩陣理論，統計方麵的知識要多一些。好書推薦。
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