概率統計（原書第4版） - 城邦阅读花园






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	目錄譯者序前言第1章關於概率的引言1 1.1概率的歷史1 1.2概率的解釋1 1.3試驗和事件4 1.4集合論4 1.5概率的定義13 1.6有限樣本空間17 1.7計數方法20 1.8組合方法26 1.9多項式係數35 1.10和事件的概率39 1.11統計詐騙43 1.12補充習題45 第2章條件概率47 2.1條件概率的定義47 2.2獨立事件56 2.3貝葉斯定理65 2.4賭徒破產問題73 2.5補充習題76 第3章隨機變數及其分佈79 3.1隨機變數及離散分佈79 3.2連續分佈84 3.3分佈函數91 3.4二元隨機變數的分佈99 3.5邊際分佈109 3.6條件分佈120 3.7多元分佈130 3.8隨機變數的函數144 3.9兩個或多個隨機變數的函數150 3.10瑪律可夫鏈161 3.11補充習題174 第4章數學期望178 4.1隨機變數的數學期望178 4.2數學期望的性質186 4.3方差193 4.4矩200 4.5均值和中位數207 4.6協方差和相關係數213 4.7條件期望219 4.8效用227 4.9補充習題233 第5章特殊分佈236 5.1引言236 5.2伯努利分佈和二項分佈236 5.3超幾何分佈241 5.4泊松分佈247 5.5負二項分佈255 5.6正態分佈259 5.7伽馬分佈271 5.8貝塔分佈281 5.9多項分佈286 5.10二元正態分佈290 5.11補充習題296 第6章大隨機樣本299 6.1引言299 6.2大數定律300 6.3中心極限定理311 6.4連續性修正321 6.5補充習題324 第7章估計325 7.1統計推斷325 7.2先驗分佈和後驗分佈332 7.3共軛先驗分佈340 7.4貝葉斯估計量351 7.5極大似然估計量360 7.6極大似然估計量的性質368 7.7充分統計量383 7.8聯合充分統計量388 7.9估計量的改進394 7.10補充習題400 第8章估計量的抽樣分佈403 8.1統計量的抽樣分佈403 8.2卡方分佈407 8.3樣本均值和樣本方差的聯合分佈410 8.4t分佈417 8.5置信區間421 8.6正態分佈樣本的貝葉斯分析430 8.7無偏估計量440 8.8Fisher信息量447 8.9補充習題460 第9章假設檢驗462 9.1假設檢驗問題462 9.2簡單假設的檢驗479 9.3一致最大功效檢驗488 9.4雙邊備擇假設496 9.5t檢驗503 9.6比較兩個正態分佈的均值513 9.7F分佈523 9.8貝葉斯檢驗530 9.9基本問題541 9.10補充習題544 第10章分類資料和非參數方法548 10.1擬合優度檢驗548 10.2複合假設的擬合優度檢驗556 10.3列聯表563 10.4同質性檢驗568 10.5Simpson悖論574 10.6KolmogorovSmirnov檢驗577 10.7穩健估計585 10.8符號核對總和秩檢驗595 10.9補充習題602 第11章線性統計模型605 11.1最小二乘法605 11.2回歸612 11.3簡單線性回歸的統計推斷620 11.4簡單線性回歸的貝葉斯推斷639 11.5一般線性模型與多元回歸645 11.6方差分析663 11.7雙因數試驗設計671 11.8具有複製的雙因數試驗設計679 11.9補充習題689 第12章模擬693 12.1什麼是模擬693 12.2為什麼模擬是有用的696 12.3特定分佈的模擬707 12.4重要性抽樣718 12.5瑪律可夫鏈蒙特卡羅（MCMC）方法726 12.6自助法740 12.7補充習題749 奇數序號習題答案753 附錄774 參考文獻786