由美国当代著名统计学家L.沃塞曼所著的《统计学完伞教程》是一本几乎包含了统计学领域全部知识的优秀教材,本书除了介绍传统数理统计学的全部内容以外,还包含了Bootstrap方法(白助法)、独立性推断、因果推断、图模型、非参数同归、正交函数光滑法、分类、统计学理论及数据挖掘等统计学领域的新方法和技术.本书不但注重概率论与数理统计基本理论的阐述,同时还强调数据分析能力的培养.本书中含有大量的实例以帮助广大读者快速掌握使用R软件进行统计数据分析。
20世纪以来,概率论逐渐渗入到自然科学、社会科学以及人们的日常生活中。无论是在研究领域,还是在教育领域,它愈来愈成为重要的学科之一。在概率论发展历史上,18、19世纪之交法国科学家拉普拉斯具有特殊的地位。 拉普拉斯在他的纯粹与应用数学的众多严格的学术著作之外,还出版了为普通读者写的两篇通俗文章,《关于概率的哲学随笔(双语版)》就是其中的一篇,它构成了《拉普拉斯全集》第7卷中的巨著《概率的分析理论》的引言。 《关于概率的哲学随笔(双语版)》的意图就是让读者不借助较深的数学知识就能了解概率的原理,作者本质上将数学对象以非数学的面貌呈现,用大众化的语言详细论述当时概率论的原理和一般结论。 拉普拉斯概率理论在19世纪的概率论发展史上占据了中心和统治地位,对19世纪的概率论的发展产生了
本书以数据的常用统计分析方法为基础,在简明扼要地阐述统计学基本概念、基本思想与基本方法的基础上,讲述与之相对应的R 函数的实现,并通过具体的例子说明统计问题求解的过程。 本书注重思想性、实用性和可操作性;在内容的安排上不仅包含了基础统计分析中的探索性数据分析、参数的估计与假设检验,还包含非参数统计分析的常用方法、多元统计分析方法; 此外还安排了在R 新生态下数据治理与可视化的拓展性内容。每一部分都通过具体例子重点讲述解决问题的思想、方法和在R 中的实现过程。阅读本书,读者不仅可以快速学会R 的基本原理与核心内容,还可以根据提供的例子与相应的R 程序学会解决问题的统计计算方法与基本的编程技术,为解决更复杂的统计问题奠定扎实的基础。 本书可作为各专业本科生、研究生数理统计或应用统计课程的基础教
我们是不是比父母更聪明?开车时打电话与酒驾一样危险吗?坐飞机和开车,哪种方式更安全?钻石越重,价格就越高吗?小学四年级的学生可以用统计学做什么? 如果你想知道这些问题的答案,就来阅读本书吧。 大数据时代,统计学是读懂、听懂和看懂事情真相的基础,数据挖掘与统计分析已成为现代人必不可少的技能。《妙趣横生的统计学 培养大数据时代的统计思维(第四版)》是一本美国流行的统计学应用入门书。它通过生活中有趣的案例、直观的图表阐述了各种统计概念与统计技术的应用,没有枯燥乏味的理论知识、生涩难懂的理论证明,只有日常生活所需要的统计思想、正确分析数据的基本路径,真正做到了通俗易懂、深入浅出。 如果你想更好地理解如经济学、心理学等课程中将会用到的统计学知识,如果你正在寻找提高统计分析能力的方
本书是一本关于可靠性的入门书,讲述可靠性的基本概念,并对常用的寿命分布下的各种可靠性特征的点估计、区间估计、假设检验和加速寿命试验作出较为详尽的叙述,对*近国际上兴起的退化数据处理和贝叶斯分布两个专题作了较多的介绍。读完本书可转入可靠性专业文献阅读。 本书适用于相关专业的研究生和教师,对于可靠性工作者也有着重要的参考价值,本书前五章部分内容可作为本科生选修课教材。
本书是国内全面讨论概率论发展与先进数学技术的学术专著,较全面、翔实地概述了概率论的发展历史。从初的博弈分析问题到现今方法论综合性学科,全书勾勒出概率论兴起、发展和壮大的清晰脉络,并简要介绍了当前概率论学科的主要研究方向和发展动态。本书也试图从概率论教学角度诠释概率思想,以期让更多的读者从中受益。
c德拉歇利和P·A梅耶的五卷本巨著《概率与位势》是*分析领域中的经典著作。 本书为《概率与位势》的第1卷。前两章包含了完整的积分理论及概率论工作者所需要的该理论的各种变体;章三章介绍了解析集和Choquet窖度的理论:第四章介绍了*过程理论。 本书可作为概率及*分析等相关专业本科生、研究生的教学参考书.也可供概率、金融等领域的科研工作者参考。
在数学科学的几乎所有的分支中,不等式常常起着重要的甚至是关键的作用。本书搜集整理了概率论中一批常用的基本不等式,并对其中的绝大多数不等式给出了证明。除了一些熟知的不等式以外,书中对某些不等式还提供了相关的参考文献。
本书是“All of Nonparametric Statistics”的中译本,源于作者为研究生开设的课程讲义,包括了几乎所有的现代非参数统计的内容。这种包罗万象的书不但国内没有,在国外也很难找到本书。主要包括10章内容,主要讲述非参数delta方法和自助法之类的经验CDF,覆盖基本的光滑方法和正态均值、利用正交函数的非参数推断、小波和其他的适应方法等。 本书是“All of Nonparametric Statistics”的中译本,源于作者为研究生开设的课程讲义,包括了几乎所有的现代非参数统计的内容。这种包罗万象的书不但国内没有,在国外也很难找到本书。主要包括10章内容,主要讲述非参数delta方法和自助法之类的经验CDF,覆盖基本的光滑方法和正态均值、利用正交函数的非参数推断、小波和其他的适应方法等。
本书研究分类数据的统计过程控制.近年来,统计过程控制的研究成果十分丰富,但大都集中在取值为具体数值的连续数据.本书关注的分类数据取值为若干个类别或属性水平,信息量较少,但在生活生产中极为常见.本书内容来自作者和合作者近年来的研究成果,从一元或多元、名义或有序、独立或自相关、相关性或因果关系等角度,系统地介绍了分类数据统计过程控制的**研究进展.其中,第1章介绍了统计过程控制的基本概念并回顾了一元名义分类数据的监控.第2章到第4章,依次介绍了多元名义分类数据、一元有序分类数据、多元有序分类数据的监控.第5章介绍了同时包含连续和分类数据的混合型数据的监控.第6章和第7章分别介绍了自相关名义分类数据和自相关有序分类数据的监控,第8章和第9章分别介绍了基于因果关系的多元名义分类数据和基于因果关系的多元有
本书主要介绍了处理反问题(不适定问题)的统计方法,尤其侧重于建模与计算这两大问题。与经典文献中处理反问题的方法不同,本书立足于Bayes统计学的框架,将所有变量都视作随机变量,并把反问题的解以概率密度函数的形式给出。同时,对于数学模型本身存在的误差和数值离散导致的额外误差,本书还创造性地进行了源自建模误差的统计分析。 本书详细讨论了先验模型的构造、测量噪声建模、Bayes估值以及非静态统计反演方法等,并引入Markov链Monte Carlo方法以及最优化方法来探究概率分布。另外从Bayes统计学的角度重新研究了经典正则化方法,揭示了两者之间的关系。对于书中得到的结论和涉及的技法,作者还佐以易懂但深刻的例子帮助读者理解。本书将统计方法应用到一些较为前沿的问题中,例如离散误差分析、模型降阶等。在书中,这些统计方法还被
作为数据分析的一种有效的科学工具,统计方法与技术已被广泛应用于理论与实践的各个领域,是各领域理论研究者和实际工作者的知识与技能。本书在《统计学》(第二版)的基础上,充分听取专家与读者的意见之后重新编写,并对有关内容和体系进行了调整,对数据进行了更新。本书内容主要包括描述统计(数据的收集、数据整理与显示、数据分布特征的测度)、推断统计(抽样与参数估计、假设检验、方差分析)、社会经济中常用的统计方法与技术(列联表、相关与回归分析、时间序列分析与预测、统计指数、统计综合评价)三部分内容。
本书是MINITAB软件(中文版)的入门书,也是非统计专业大学生学习使用统计方法解决实际问题的敲门砖。本书主要介绍了使用MINITAB软件进行参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、生存分析/可靠性、类别变量(属性数据)分析、过程控制以及图表分析等内容。书中详述了如何通过MINITAB软件方便地实施多种实用的统计方法,包括:同时控制两类错误的概率条件下选取小样本量的方法、随机效应的方差分析、子集回归、广义Logistic回归模型的求解、多重对应分析、寿命回归等。为了适应非统计专业大学生的实际情况,本书先以通俗的文笔介绍每种统计方法,然后讲述用软件实施统计方法的要领,再通过实例演示实施统计方法的步骤,后通过练习题达到巩固所学知识的效果。由于本书避免理论推导,所用的中文版MINITAB软件通过菜单发布指令,尽量避开生僻的统计
《概率论与数理统计习题精选精解》涵盖了概率论与数理统计的知识要点、典型习题、考研真题以及难度稍大的综合习题,汇集了概率论与数理统计的基本解题思路、方法和技巧,融人了编者多年讲授概率论与数理统计课程、辅导考研数学的经验和体会。相信《概率论与数理统计习题精选精解》会成为读者学习概率论与数理统计的良师益友。
《数学分析选论(数学专业50学时课程)》是为具有大专数学专业基础的学生继续攻读本科数学专业而写的。主要内容包括:实数理论、函数的连续性、微分学、积分学和级数理论等。 《数学分析选论(数学专业50学时课程)》在编写格局上注意贯彻两个方面的要求:一方面,要有良好的复习功舶;另一方面,又要有相当的新意。反映在例题和习题的配置上,仍以经典的数学分析问题为主;而在叙述基本概念时,注意数学形式的统一,使学生易于把握这些概念的本质。所以《数学分析选论(数学专业50学时课程)》也可作为本科一般学生学习数学分析的参考书。 《数学分析选论(数学专业50学时课程)》可作为高等院校数学专业本科生的教材和参考书。
本书是应用型本科基础课程教材,是针对普通高等学校应用型本科教学的概率论与数理统计课程编写的。全书以学生易于接受的方式介绍概率论与数理统计的基本内容,并突出概率论与数理统计中主要内容的思想方法。全书共10章。前5章为概率论部分,主要包括随机事件及概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理,是学习数理统计的基础。第6章至第9章为数理统计部分,主要包括数理统计基本知识、参数估计、假设检验、回归分析。 0章介绍了MATLAB软件在概率统计中的应用。书后附有习题参考答案及常用的一些统计分布表。 本书可作为高等院校理工科、经济学、管理学等各专业概率论与数理统计课程的教材,也可作为教师、学生和科技工作者学习概率论与数理统计知识的参考书。