Probability and Statistical Inference, Books a la Carte Edition (8th Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Robert V. Hogg

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2009-08-03

价格:USD 94.27

装帧:Loose Leaf

isbn号码:9780321656711

丛书系列:

图书标签:

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深入探索概率与统计推断的基石 本书旨在为读者提供一个全面而严谨的概率论与统计推断基础。无论您是初涉统计学的学生，还是希望夯实理论功底的科研人员，亦或是需要应用统计方法解决实际问题的专业人士，本书都将是您不可多得的宝贵资源。我们深入浅出地讲解核心概念，层层递进地构建知识体系，力求让读者在理解理论的同时，也能掌握其精妙的应用。 概率论：理解随机世界的语言 本书首先将带领读者进入概率论的迷人世界。我们将从最基本的概念入手，如样本空间、事件及其运算，逐步引入概率的公理化定义。您将学习如何运用概率法则来量化不确定性，理解条件概率及其在推理中的重要性，并深入掌握贝叶斯定理，这是连接先验知识与新证据的关键工具。 本书将详细阐述随机变量的定义及其分类，区分离散型和连续型随机变量。您将接触到一系列重要的概率分布，包括但不限于二项分布、泊松分布、几何分布、均匀分布、指数分布和正态分布。我们将深入探讨它们的性质、应用场景以及参数的含义，帮助您选择最适合描述特定随机现象的分布。 对于多维随机变量，本书将细致讲解联合概率分布、边缘概率分布和条件概率分布。您将学习协方差和相关系数如何衡量随机变量之间的线性关系，并理解期望和方差的性质，这是描述随机变量集中趋势和离散程度的两个基本统计量。 数理统计：从数据中洞察规律 在建立起坚实的概率论基础之后，本书将自然地过渡到数理统计的核心内容。统计推断是本书的重中之重，它使我们能够从有限的样本数据中对未知总体进行推理。 首先，我们将介绍统计量的概念，包括样本均值、样本方差等，并探讨它们的抽样分布。理解抽样分布是进行统计推断的基础，它告诉我们从同一总体中抽取不同样本时，统计量会如何变化。 本书将花费大量篇幅讲解参数估计。您将学习点估计和区间估计的概念。对于点估计，我们将介绍矩估计法和最大似然估计法，并讨论估计量的优良性质，如无偏性、有效性和一致性。对于区间估计，本书将详细推导并阐释置信区间的构造方法，使您能够理解置信水平的含义，并能够根据实际情况构建可靠的置信区间，从而量化估计的不确定性。 假设检验是统计推断的另一个核心环节。本书将系统地介绍假设检验的基本原理，包括原假设、备择假设、检验统计量、P值和显著性水平等概念。您将学习如何针对不同的统计问题设计和执行假设检验，例如单样本t检验、配对样本t检验、独立样本t检验、卡方检验以及方差分析（ANOVA）等。我们将深入分析各类检验的适用条件和解释方法，确保您能够正确地解读检验结果。 回归分析：建模与预测的利器 回归分析是本书不可或缺的重要组成部分，它提供了一种量化变量之间关系并进行预测的强大工具。本书将从简单线性回归开始，逐步引入多元线性回归。您将学习如何建立回归模型，理解回归系数的含义，并掌握如何通过最小二乘法估计模型参数。 本书将详细讲解回归模型的诊断和评估。您将学习如何解释决定系数（R²），如何进行残差分析以检查模型的假设是否成立，以及如何进行假设检验来评估自变量是否对因变量有显著影响。 此外，本书还将探讨非线性回归、逻辑回归（用于二分类响应变量）等更高级的回归技术，为读者提供解决更复杂建模问题的能力。 其他重要统计主题 除了上述核心内容，本书还将触及其他重要的统计学主题，以期提供更全面的视野。这可能包括： 非参数统计： 在数据不满足参数分布假设时，非参数方法提供了一种有力的替代方案。我们将介绍一些常用的非参数检验，如Wilcoxon秩和检验等。 方差分析（ANOVA）： 用于比较三个或更多组均值是否存在显著差异，是实验设计和数据分析中的常用工具。 时间序列分析基础： 简单介绍如何分析和预测随时间变化的数据。 抽样调查方法： 探讨如何设计有效的抽样方案以获取代表性样本。 学习方法与特色 本书在讲解过程中，注重理论与实践的结合。每一章都配有大量的例题，涵盖了各种实际应用场景，帮助读者巩固所学知识。书中穿插了启发性的思考题和练习题，鼓励读者主动探索和解决问题。本书强调统计思想的培养，引导读者不仅仅是学习公式和方法，更要理解其背后的逻辑和意义。 通过系统学习本书，您将能够： 深刻理解概率的本质以及随机现象的规律。 熟练掌握统计推断的基本原理和常用方法。 能够运用回归分析建立模型，分析变量关系并进行预测。 批判性地评估统计结果，并将其应用于解决实际问题。 为进一步学习更高级的统计学内容打下坚实的基础。 本书的目标是帮助您成为一个具备扎实统计学功底的思考者和问题解决者。

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