Statistics with Mathematica pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Academic Pr

作者:Abell, Martha L./ Braselton, James P./ Rafter, John A.

出品人:

页数:632

译者:

出版时间:1998-11

价格:$ 92.60

装帧:Pap

isbn号码:9780120415540

丛书系列:

图书标签:

Statistics
Mathematica
Data Analysis
Probability
Regression
Statistical Modeling
Computational Statistics
Mathematical Statistics
Applied Statistics
Scientific Computing

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小美书屋

book.quotespace.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

Mathematica's diverse capabilities make it particularly well suited to perform the many calculations encountered in statistics. This book introduces 'Mathematica' for various types of statistical computations. It covers a broad range of topics, and should appeal to both students and professional statisticians. Key features of this title are as mentioned below. It is comprehensive. It covers the use of 'Mathematica' for applications ranging from descriptive statistics, through multiple regression and nonparametric methods; uses virtually all of Mathematica's built-in statistical commands, as well as those contained in various 'Mathematica' packages; additionally, the authors have written numerous procedures to extend Mathematica's capabilities, which are also included on the CD-ROM. This title is easy to read. It uses 'by example' approach authors have used in several other books about 'Mathematica': works for beginners and experts alike. It is applied. It features examples from diverse disciplines, including biostatistics, business, statistics, econometrics, engineering, and psychology. It is up-to-date. It compatible with 'Mathematica Version 3'. It includes CD-ROM: with all 'Mathematica' inputs from text and also numerous procedures to extend Mathematica's built-in, statistical capabilities.

好的，这是一份针对一本名为《Statistics with Mathematica》的图书的简介，但不包含该书的任何具体内容，而是侧重于介绍一个假设的、完全不同主题的统计学书籍，以满足您的要求。 --- 书名：概率论与统计推断：面向现代数据科学的坚实基础作者：[此处留空，以模拟真实出版物的风格] 出版社：[此处留空] 出版日期：[此处留空] ISBN：[此处留空] --- 内容简介在当今数据爆炸的时代，理解并驾驭概率论与统计推断的原理，已成为跨越学科壁垒、驱动决策制定的核心能力。本书《概率论与统计推断：面向现代数据科学的坚实基础》旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的统计学知识体系，重点关注理论的严谨性与实际应用的紧密结合。我们深信，只有扎实掌握背后的数学逻辑，才能真正有效地解释和批判性地评估复杂的数据模型。本书的结构设计遵循从基础公理到高级推断的逻辑递进路线。第一部分系统回顾了概率论的基本概念，包括随机变量的定义、联合分布、边缘分布、条件概率以及期望和方差的性质。我们花费大量篇幅阐述大数定律和中心极限定理，因为它们是连接理论概率与实际经验观测之间的桥梁，也是后续所有统计推断方法得以成立的基石。此部分特别强调了随机过程的入门概念，为理解时间序列分析和马尔可夫链奠定基础。进入第二部分，重点转向描述性统计与抽样理论。我们将详细探讨如何有效地从海量数据中提取有意义的信息，包括各种衡量集中趋势、离散程度和分布形状的指标。随后，我们将深入探讨概率分布在统计推断中的实际作用，从最基础的正态分布、二项分布、泊松分布，到更具通用性的卡方分布、t分布和F分布。我们通过大量的案例研究，清晰展示了这些理论分布如何被应用于构建合理的抽样框架，从而确保我们从样本数据中得出的结论能够可靠地推广到总体。本书的精髓在于第三部分，即统计推断的核心。推断过程被分解为两个主要支柱：参数估计与假设检验。在参数估计方面，我们细致地比较了矩估计法（Method of Moments）和最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）。对于MLE，我们将探讨其渐近性质，如一致性、渐近正态性和有效性，并解释为何它是现代统计学中最强大的估计工具之一。在假设检验部分，我们采取了一种基于误差控制的严谨方法。读者将学习如何构建零假设和备择假设，理解I型错误（假阳性）和II型错误（假阴性）的权衡，以及功效分析的重要性。从最简单的Z检验、t检验，到涉及多个样本的方差分析（ANOVA），再到非参数检验（如Wilcoxon秩和检验），本书均提供了详尽的数学推导和直观的解释。我们特别强调了P值的正确解读和滥用，力求破除统计学中常见的误区。第四部分聚焦于回归分析这一统计学应用最广泛的领域。我们从简单的线性回归开始，深入剖析最小二乘法的原理和统计性质，包括系数估计量的无偏性、有效性以及残差分析的重要性。随后，我们将篇幅扩展至多元线性回归，讨论多重共线性、异方差性以及自相关问题，并介绍如何使用稳健回归方法来应对数据中的异常值和模型设定错误。逻辑回归（Logistic Regression）作为处理二元响应变量的基石，也得到了充分的论述，我们详细解释了广义线性模型（GLM）的框架，这为理解更复杂的统计模型打开了大门。最后，本书的第五部分对更高级的主题进行了概述和引入，以适应当前数据分析的复杂需求。这包括对时间序列数据的初步探索，如平稳性检验和自回归移动平均（ARMA）模型的概念。此外，我们还介绍了贝叶斯统计学的基本思想，通过贝叶斯定理来整合先验知识与观测数据，展示了与传统频率学派统计推断的根本区别和互补性。本书的特点在于其对“为什么”的强调。我们避免仅仅提供公式和软件操作指南，而是致力于构建一个连贯的统计学思维框架。书中的每一章都配有大量的、来自真实研究领域的案例插图，这些案例不仅是为了演示计算过程，更是为了培养读者对统计模型适用范围和局限性的深刻洞察力。本书的语言力求清晰、精确，即使是复杂的数学概念，也力求通过几何解释或物理类比使其易于理解。本书适合于所有需要深入理解统计学基础的本科高年级学生、研究生，以及在工程、经济、生物科学、医学和计算机科学等领域中需要进行严谨数据分析的专业人士。它既可以作为一门核心统计课程的教材，也可以作为一本自学的参考手册，帮助读者从“会用”统计软件，迈向“理解并设计”统计实验和模型的高度。阅读本书后，读者将不再满足于简单地运行分析，而是有能力质疑、改进并创造性地应用统计推断的强大工具。 ---