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商品簡介
作者簡介
目次
商品簡介
本書內容包括概論、數理統計兩部分，涉及條件概率、隨機變量及其分布、數學期望、特殊分布、估計、估計量的抽樣分布、假設檢驗、分類數據與非參數和方法、線性統計模型、隨機模擬等。本書知識體系結構與國內主流的概率論與數理統計教材基本一致，但內容取材及例題的安排上都比較新穎，尤其是新增加了一些非常實用而且比較先進的模擬方法，書中最后提供了奇數號習題的解答以及索引。 本書作為概率論與數理統計的教材，適合大學本科高年級學生和研究生用作教材或參考書，也可供統計工作人員用作參考書。
作者簡介
Morris H. DeGroot（1931-1989）世界知名統計學家。生前是國際統計學會、美國統計學會、數理統計學會、計量經濟學會會士。卡內基梅隆大學教授、1966年創辦該校統計系。DeGroot在學術上非常活躍，著述頗豐。為紀念他的著作對統計教學的貢獻，國際貝葉斯分析學會特別設立了DeGroot獎表彰優秀統計學著作。
目次
第1章 概率導論
1.1 概率的發展歷史
1.2 對概率的幾種解釋
1.3 試驗和事件
1.4 概率的定義
1.5 有限樣本空間
1.6 多項式系數
1.7 事件和的概率
第2章 條件概率
2.1 條件概率的定義
2.2 獨立事件
2.3 貝葉斯定理
2.4 馬爾可夫鏈
第3章 隨機變量及其分布
3.1 隨機變量與離散型分布
3.2 連續型分布
3.3 分布函數
3.4 二元分布
3.5 邊際分布
3.6 條件分布
3.7 多元分布
3.8 隨機變量的函數
3.9 兩個或兩個以上隨機變量的函數
第4章 數學期望
4.1 單個隨機變量的數學期望
4.2 數學期望的性質
4.3 方差
4.4 矩
4.5 均值和中位數
4.6 協方差和相關系數
4.7 樣本均植
第5章 特殊分布
5.1 引言
5.2 伯努利分布與二項分布
5.3 超幾何分布
5.4 泊松分布
5.5 負二項分布
5.6 中心極限定理
5.7 對連續性的修正
5.8 伽瑪分布
5.10 二元正態分布
第6章 估計
6.1 統計推斷
6.2 先驗分布與后驗分布
6.3 貝葉斯估計
6.4 極大似然估計
6.5 極大似然估計的性質
第7章 估計量的抽樣分布
7.1 統計量的抽樣分布
7.2 卡方分布
7.3 樣本均植與樣本該著的聯合分布
7.4 t分布
7.5 置信區間
7.6 無偏估計
第8章 假設檢驗
8.1 假設檢驗問題
8.2 雙側的備擇假設
8.3 t檢驗
8.4 兩個正態分布均值的比較
8.5 F分布
第9章 分類數據與非參數方法
第10章 線性統計模型
第11章 隨機模擬
附表
奇數號習題的解答（圖靈網站下載）
參考文獻（圖靈網站下載）
人名索引（圖靈網站下載）
索引（圖靈網站下載）
1.1 概率的發展歷史
1.2 對概率的幾種解釋
1.3 試驗和事件
1.4 概率的定義
1.5 有限樣本空間
1.6 多項式系數
1.7 事件和的概率
第2章 條件概率
2.1 條件概率的定義
2.2 獨立事件
2.3 貝葉斯定理
2.4 馬爾可夫鏈
第3章 隨機變量及其分布
3.1 隨機變量與離散型分布
3.2 連續型分布
3.3 分布函數
3.4 二元分布
3.5 邊際分布
3.6 條件分布
3.7 多元分布
3.8 隨機變量的函數
3.9 兩個或兩個以上隨機變量的函數
第4章 數學期望
4.1 單個隨機變量的數學期望
4.2 數學期望的性質
4.3 方差
4.4 矩
4.5 均值和中位數
4.6 協方差和相關系數
4.7 樣本均植
第5章 特殊分布
5.1 引言
5.2 伯努利分布與二項分布
5.3 超幾何分布
5.4 泊松分布
5.5 負二項分布
5.6 中心極限定理
5.7 對連續性的修正
5.8 伽瑪分布
5.10 二元正態分布
第6章 估計
6.1 統計推斷
6.2 先驗分布與后驗分布
6.3 貝葉斯估計
6.4 極大似然估計
6.5 極大似然估計的性質
第7章 估計量的抽樣分布
7.1 統計量的抽樣分布
7.2 卡方分布
7.3 樣本均植與樣本該著的聯合分布
7.4 t分布
7.5 置信區間
7.6 無偏估計
第8章 假設檢驗
8.1 假設檢驗問題
8.2 雙側的備擇假設
8.3 t檢驗
8.4 兩個正態分布均值的比較
8.5 F分布
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第10章 線性統計模型
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