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編輯推薦：
本书是一本优秀的教材，由经验丰富的统计学家撰写，全面介绍概率论和统计推断的核心内容，强化基本数学概念，同时辅以大量现实示例和应用，帮助读者了解这些重要概念之间的关系，从而更好地建立概率模型，做出更好的推断和决策。 本书是为两个学期的课程设计的，但也适用于一个学期的课程。对读者而言，拥有良好的微积分背景是非常必要的，但概率或统计知识不是必需的。 本书特色 ? 涵盖概率和统计两方面的知识：第1~5章主要介绍概率及概率分布，包括离散数据、顺序统计量、多元分布和正态分布；第6~9章侧重统计和统计推断，包括区间估计、贝叶斯估计、统计假设检验和质量改进方法。 ? 强化基本数学概念，读者只需要具有微积分基础。 ? 以应用为导向：通过大量的练习和示例展示现实应用场景，涵盖生物学、经济学、健康、社会学和体育等领域。 ? 每章末尾的历史评注概述统计学领域一些伟大成就的起源，丰富课程内容。
內容簡介：
本文的前半部分 (第1-5 章) 侧重于概率和概率分布， 包括离散数据、顺序统计、多元分布和正态分布。本文的后半部分 (第6-9 章) 强调统计和统计推理， 包括估计、贝叶斯估计、统计假设测试和质量改进方法。
關於作者：
罗伯特·V. 霍格（Robert V. Hogg，已故） 艾奥瓦大学统计学终身教授。于伊利诺伊大学获得数学学士学位，于艾奥瓦大学获得数学硕士和博士学位。因天生的幽默和对教学的热情而闻名，且对统计学领域有着深远的影响。他撰写了70多篇研究论文，并与人合作出版了Introduction of Mathematical Statistics（6th Edition）、Applied Statistics for Engineers and Physical Scientists（3rd Edition）、A Brief Course in Mathematical Statistics。艾略特·A. 塔尼斯（Elliot A. Tanis） 霍普学院数学荣誉教授，曾担任美国数学学会（密歇根州）的主席，并被获得该学会颁发的杰出教学奖和杰出服务奖。他在霍普学院任职35年，1989年因其卓越的教学成绩获得霍普奖。他撰写了30多篇统计学方面的文章，并与人合著了A Brief Course in Mathematical Statistics和Probability and Statistics: Explorations with MAPLE（2nd Edition）。 戴尔·L.齐默曼（Dale L. Zimmerman） 艾奥瓦大学统计与精算科学系的教授。
目錄
译者序前言引言第1章 概率1 1.1 概率的性质1 1.2 计数方法9 1.3 条件概率17 1.4 独立事件24 1.5 贝叶斯定理30第2章 离散分布35 2.1 离散型随机变量35 2.2 数学期望40 2.3 特殊的数学期望45 2.4 二项分布54 2.5 超几何分布62 2.6 负二项分布67 2.7 泊松分布71第3章 连续分布79 3.1 连续型随机变量79 3.2 指数分布、伽马分布和卡方分布88 3.3 正态分布96 3.4 其他模型103第4章 二元分布113 4.1 离散型二元分布113 4.2 相关系数121 4.3 条件分布127 4.4 连续型二元分布135 4.5 二元正态分布143第5章 随机变量函数的分布149 5.1 一个随机变量的函数149 5.2 两个随机变量的变换157 5.3 多个独立随机变量166 5.4 矩母函数技术174 5.5 与正态分布相关的随机函数178 5.6 中心极限定理186 5.7 离散分布的近似192 5.8 切比雪夫不等式和依概率收敛198 5.9 矩母函数的极限201第6章 点估计209 6.1 描述性统计209 6.2 探索性数据分析220 6.3 顺序统计量228 6.4 似然估计法和矩估计法236 6.5 简单回归问题249 6.6 似然估计量的渐近分布257 6.7 充分统计量262 6.8 贝叶斯估计270第7章 区间估计277 7.1 均值的置信区间277 7.2 两均值差的置信区间283 7.3 比例的置信区间292 7.4 样本量298 7.5 无分布百分位数的置信区间305 7.6 更多的回归311 7.7 重抽样方法320第8章 统计假设检验328 8.1 单均值检验328 8.2 两均值相等的检验336 8.3 方差检验344 8.4 比例检验350 8.5 一些无分布检验358 8.6 统计检验的功效函数367 8.7 临界区域374 8.8 似然比检验382第9章 其他检验389 9.1 卡方拟合优度检验389 9.2 列联表398 9.3 单因素方差分析408 9.4 双因素方差分析417 9.5 广义析因设计和2k析因设计426 9.6 回归和相关性检验431 9.7 统计质量控制436附录A 参考文献447附录B 表449附录C 奇数编号练习答案469附录D 数学技术综述487索引502
內容試閱
在本版中，我们首先感谢罗伯特·V.霍格对前9版所做的贡献.虽然霍格博士于2014年12月23日逝世，但他的观点将在本书中延续.我们感激他对我们生活和工作的影响.内容及课程规划本版为两个学期的课程而设计，但也适用于一个学期的课程.对读者而言，拥有良好的微积分背景是非常必要的，但概率或统计知识不是必须的.本版新增25个例子和75道练习.章节的组织结构与第9版大致相同.前5章依旧关注概率，包括条件概率、独立性、贝叶斯定理、离散分布和连续分布，以及矩母函数的数学期望、涉及边际分布和条件分布的二元分布、相关性、随机变量函数及其分布、中心极限定理和切比雪夫不等式.我们增加了超几何分布以及之前散落在第1章和第2章中的材料.此外，在本书的这一部分，我们添加了新主题，包括偏态指数，以及期望与方差的全概率定律.虽然前5章对概率的完整覆盖对所有学生都很重要，但我们收到的反馈表明，它对准备精算学与精算考试系列的ExamP（或北美产险精算学会的Exam 1）的学生特别有帮助.本书余下的4章主要讨论统计推断.前一版的主题包括描述性统计和顺序统计量、点估计（包括似然估计法和矩估计法）、充分统计量、贝叶斯估计、简单线性回归、区间估计和假设检验.在百分位数拟合法和似然估计量的不变性方面添加了新的内容，同时新增了关于方差的假设检验，包括方差和两均值差的置信区间.我们给出均值的置信区间、两均值差的置信区间、比例的置信区间、回归系数的置信区间、无分布百分位数的置信区间，以及重抽样方法（特别是自助法）.假设检验方面的内容涵盖均值的标准检验（包括无分布检验）、方差、比例、回归系数、功效函数和样本容量、临界区域（奈曼-皮尔逊）和似然比检验.在应用方面，我们在列联表中描述了拟合优度和相关的卡方检验，包括一般广义析因设计的方差分析和统计质量控制.学期的课程应包含第1~5章的大部分内容.第二学期的课程应包含第1~5章省略的内容以及第6~9章的大部分主题.我们认为，多样的章节顺序可以使教师的授课足够灵活.通常，非参数和贝叶斯方法放在书中适当的位置，而不是作为独立章节.我们发现许多人喜欢后一节中与统计质量控制相关的应用.引言中提到的统计方法可以运用在许多领域中.在每一章的后，我们给出了一些有趣的历史评注，这些评注在过去的版本中被证明非常有价值.书中给出的涉及标准分布的练习答案通常使用概率表计算，当然，概率表中的数据是四舍五入的，以方便印刷.如果你使用统计软件包，得到的答案可能与表中给出的略有不同.辅助材料书中的数据集可从https://www.pearson.com/math-stats-resources下载，也可从华章公司网站下载.包含偶数编号练习答案的练习解答手册只有使用本书作为教材的教师可以申请. 关于教辅资源，仅提供给采用本书作为教材的教师用作课堂教学，布置作业，发布考试等用途。如有需要的教师，请直接联系Pearson北京办公室查询并填表申请。联系邮箱：Copub.Hed@pearson.com.——编辑注致谢感谢我们的同事、学生和朋友提出的诸多建议，感谢他们为本书的练习和示例慷慨地提供数据.我们要特别感谢第9版的审稿人——博纳旺蒂尔大学的Maureen Cox、佐治亚大学的Lynne Seymour、北不列颠哥伦比亚大学的Kevin Keen、康科迪亚大学安娜堡分校的Clifford Taylor、西肯塔基大学的Melanie Autin、道格拉斯学院的Aubie Anisef、曼菲斯大学的Manohar Aggarwal、堪萨斯大学的Joseph Huber、亚什兰大学的Christopher Swanson，他们为这个版本提供了宝贵的建议.艾奥瓦州中央学院的Mark Mills、艾奥瓦大学的Matthew Bognar、利博帝大学的David Schweitzer也给出了很多有益的评论.艾奥瓦大学的Hongda Zhang为一些新的练习提供了答案.还要感谢文字编辑Jody Callahan和校对Kyle Siegrist的出色工作，以及艾奥瓦大学和霍普学院提供的办公空间.后，在本书的准备过程中，得到了家人的理解与支持.特别要感谢我们各自的妻子Elaine和Bridget，感谢她们的耐心和爱.艾略特·A.塔尼斯tanis@hope.edu戴尔·L.齐默曼dale-zimmerman@uiowa.edu
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