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本书是一本的教材，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，做出更好的推论和决策。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。

内容简介

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，做出更好的推论和决策。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。

作者简介

第1章概率
1.1 概率的性质
1.2 计数方法
1.3 条件概率
1.4 独立事件
1.5 贝叶斯定理
第2章离散分布
2.1 离散型随机变量
2.2 数学期望
2.3 特殊的数学期望
2.4 二项分布
2.5 超几何分布
2.6 负二项分布
2.7 泊松分布
第3章连续分布
3.1 连续型随机变量
3.2 指数、伽马和卡方分布
3.3 正态分布
3.4 其他模型
第4章二元分布
4.1 离散型二元分布
4.2 相关系数
4.3 条件分布
4.4 连续型二元分布
4.5 二元正态分布
第5章随机变量函数的分布
5.1 一个随机变量的函数
5.2 两个随机变量的变换
5.3 多个独立随机变量
5.4 矩母函数技术
5.5 与正态分布相关的随机函数
5.6 中心极限定理
5.7 离散分布的近似
5.8 切比雪夫不等式和依概率收敛
5.9 矩母函数的极限
第6章点估计
6.1 描述性统计
6.2 探索性数据分析
6.3 顺序统计量
6.4 优选似然估计法和矩估计法
6.5 简单回归问题
6.6 优选似然估计量的渐近分布
6.7 充分统计量
6.8 贝叶斯估计
第7章区间估计
7.1 均值的置信区间
7.2 两均值差的置信区间
7.3 比例的置信区间
7.4 样本容量
7.5 百分位数的分布自由置信区间
7.6 更多回归
7.7 重抽样方法
第8章统计假设检验
8.1 单均值检验
8.2 两均值相等的检验
8.3 方差检验
8.4 比例的检验
8.5 分布自由的一些检验
8.6 统计检验的功效函数
8.7 很好临界区域
8.8 似然比检验
第9章其他检验
9.1 卡方拟合优度检验
9.2 列联表
9.3 单因素方差分析
9.4 双因素方差分析
9.5 广义析因设计和2k析因设计
9.6 回归和相关性检验
9.7 统计质量控制
附录A 参考文献
附录B 表
附录C 奇数习题答案
附录D 数学技术综述
索引

概率论与统计推断(英文版·原书第10版)

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