Statistical Inference (Oxford Science Publications) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Oxford University Press, USA

作者:Paul H. Garthwaite

出品人:

页数:340

译者:

出版时间:2002-08-29

价格:USD 125.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780198572268

丛书系列:Oxford Science Publications

图书标签:

统计学
统计推断
概率论
数理统计
推论统计
统计学
牛津科学出版
统计建模
假设检验
置信区间
抽样理论

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具体描述

Adopting a broad view of statistical inference, this text concentrates on what various techniques do, with mathematical proofs kept to a minimum. The approach is rigorous, but will be accessible to final year undergraduates. Classical approaches to point estimation, hypothesis testing and interval estimation are all covered thoroughly, with recent developments outlined. Separate chapters are devoted to Bayesian inference, to decision theory and to non-parametric and robust inference. The increasingly important topics of computationally intensive methods and generalized linear models are also included. In this edition, the material on recent developments has been updated, and additional exercises are included in most chapters.

《统计推断》（牛津科学出版）是一部内容详实的著作，深入探讨了统计学领域的核心概念和方法。本书旨在为读者提供一个坚实的理论基础，同时教授一系列实用的推断技术，以解决现实世界中的复杂问题。理论基石与核心概念：本书首先从概率论的严谨基础出发，为后续的统计推断奠定坚实根基。读者将深入理解随机变量、概率分布（包括离散和连续分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等）的性质、期望、方差等关键概念。在此基础上，本书详细阐述了抽样分布的概念，特别是中心极限定理的应用，揭示了样本统计量如何逼近总体参数，这是推断统计的基石。参数估计的艺术：《统计推断》详细介绍了多种参数估计方法，包括点估计和区间估计。对于点估计，本书深入讲解了矩估计法和最大似然估计法，并分析了它们的优缺点、一致性、有效性等性质。读者将学习如何选择最佳的估计量，以及如何评估估计量的优劣。在区间估计方面，本书系统性地介绍了置信区间的构建原理，涵盖了针对不同参数（如均值、方差、比例）的置信区间计算方法，并解释了置信水平的含义及其在决策中的作用。通过大量的实例，读者将理解如何根据数据和研究目的，构建有意义的置信区间。假设检验的逻辑与实践：假设检验是统计推断的另一核心环节。《统计推断》深入剖析了假设检验的基本框架，包括原假设、备择假设的设定，检验统计量的选择，以及P值的概念和应用。本书详细介绍了各种常用的假设检验方法，例如： Z检验与t检验：用于检验单个总体均值、两个总体均值之差的显著性，并区分何时使用Z检验，何时使用t检验。卡方检验：广泛应用于拟合优度检验、独立性检验，用于分析分类数据的关联性。方差分析（ANOVA）：用于比较三个或三个以上样本均值是否存在显著差异，揭示了单因素和多因素方差分析的设计和解释。 F检验：用于检验两组方差是否相等，以及在方差分析中的应用。本书不仅讲解了这些检验方法的计算过程，更侧重于对检验结果的正确解读，包括第一类错误（α）和第二类错误（β）的含义，功效（power）的概念，以及如何根据实际情况选择合适的检验方法和显著性水平。回归分析的建模与应用：回归分析是研究变量之间关系的重要工具。《统计推断》提供了对线性回归的全面介绍，包括简单线性回归和多元线性回归。读者将学习如何建立回归模型，解释回归系数的含义，并评估模型的拟合优度，如R方值。本书还涵盖了模型诊断技术，如残差分析，以及如何处理多重共线性、异方差等常见问题。对非线性回归的初步介绍也为读者扩展了建模的视野。非参数统计的灵活性：在参数假设未能满足的情况下，非参数统计方法提供了重要的替代方案。《统计推断》介绍了多种非参数检验，例如： Wilcoxon秩和检验：替代t检验，用于比较两个独立样本或配对样本的中位数。 Mann-Whitney U检验：另一个用于比较两个独立样本中位数的常用检验。 Kruskal-Wallis H检验：替代单因素方差分析，用于比较三个或三个以上独立样本的中位数。这些方法的介绍强调了其在数据不满足参数检验假设时的适用性，以及它们如何基于数据的排序而非原始值进行推断。从理论到实践的桥梁：《统计推断》的独特之处在于其理论的严谨性和应用的广泛性。本书通过大量的实例，展示了如何将所学的统计推断技术应用于科学研究、商业决策、社会科学调查等各个领域。每一章节都配有精心设计的练习题，帮助读者巩固所学知识，并提高实际操作能力。总而言之，《统计推断》（牛津科学出版）是一部不可或缺的参考书，它为所有希望深入理解和应用统计推断方法的人们提供了全面的指导和深入的见解。无论你是学生、研究人员还是数据分析专业人士，本书都将成为你统计知识体系中宝贵的组成部分。