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[套装书]统计模型：理论和实践(原书第2版)+数理统计与数据分析(原书第3版)（2册）

作者

(美)John A.Rice

丛书名

出版社

机械工业出版社

ISBN

9782002281713

简要

简介

内容简介书籍数学书籍 ---------------------------统计模型：理论和实践(原书第2版)--------------------------- 《统计模型：理论和实践（原书第2版）》是一本优秀的统计模型教材，着重讲解线性模型的应用问题，包括广义*小二乘和两步*小二乘模型，以及二分变量的probit及logit模型的应用。《统计模型：理论和实践（原书第2版）》还包括关于研究设计、二分变量回归及矩阵代数的背景知识。此外，《统计模型：理论和实践（原书第2版）》附有大量的练习，并且其中多数练习题在书后都有答案，便于读者学习、巩固和提高。适合作为统计专业高年级本科生和低年级研究生线性模型课程的教材，同时也适合作为相关领域研究人员的参考书。 ---------------------------数理统计与数据分析(原书第3版)--------------------------- 《数理统计与数据分析(原书第3版)》将现代统计学的重要思想引入数理统计课程中，强调了数据分析、图形工具和计算机技术，并注重统计的实务和应用. 本书内容丰富，几乎涵盖了所有经典和前沿的概率论与数理统计理论和方法，主要包括概率、随机变量、联合分布、期望、极限定理、抽样调查、参数估计、假设检验、数据汇总、两样本比较、方差分析、分类数据分析和线性最小二乘等. 《数理统计与数据分析(原书第3版)》用真实数据分析了实际问题，以此增强读者对理论的理解；作者将自助方法与传统的推论性过程结合起来，增加了蒙特卡罗方法. 此外，为了使概念更清晰，书中提供了大量的示例，而且还有丰富的习题，以增强读者的计算能力. 《数理统计与数据分析(原书第3版)》适合作为统计学、数学、其他理工科专业以及社会科学和经济学专业高年级本科生和低年级研究生的教材，同时也可供相关领域技术人员参考.

---------------------------统计模型：理论和实践(原书第2版)---------------------------

译者序
引言
第2版序
前言
第1章观测研究和实验1
1.1 引言1
1.2 HIP试验2
1.3 关于霍乱的研究4
1.4 Yule关于贫困原因的研究6
1.5 札记9
第2章回归线12
2.1 引言12
2.2 回归线12
2.3 胡克定律14
2.4 复杂性15
2.5 比较简单回归和多元回归17
2.6 札记19
第3章矩阵代数20
3.1 引言20
3.2 行列式及逆21
3.3 随机向量24
3.4 正定矩阵25
3.5 正态分布27
3.6 关于矩阵代数的书28
第4章多元回归29
4.1 引言29
4.2 标准误差32
4.3 多元回归中被解释的方差35
4.4 如果假定不满足，OLS将会如何37
4.5 供讨论的问题37
4.6 札记41
第5章多元回归：特别主题42
5.1 引言42
5.2 OLS是BLUE42
5.3 广义最小二乘43
5.4 GLS的例子44
5.5 如果假定不满足,GLS将会如何46
5.6 正态理论46
5.7 F检验49
5.8 数据窥视51
5.9 供讨论的问题52
5.10 札记54
第6章路径模型56
6.1 分层56
6.2 再看胡克定律59
6.3 麦卡锡时代的政治回归60
6.4 用回归对因果关系做推断62
6.5 路径图的响应方案64
6.6 哑变量70
6.7 供讨论的问题71
6.8 札记75
第7章最大似然78
7.1 引言78
7.2 probit模型82
7.3 logit模型86
7.4 天主教学校的效应88
7.5 供讨论的问题96
7.6 札记101
第8章自助法105
8.1 引言105
8.2 为能源需求模型做自助法112
8.3 札记117
第9章联立方程119
9.1 引言119
9.2 工具变量122
9.3 估计黄油模型124
9.4 什么是两步125
9.5 社会科学例子:教育和生育126
9.6 协变量129
9.7 线性概率模型130
9.8 关于IVLS更多的讨论132
9.9 供讨论的问题134
9.10 札记139
第10章统计建模中的问题141
10.1 引言141
10.2 批评的文献143
10.3 响应方案146
10.4 评估第7～9章的模型147
10.5 总结147
参考文献148
部分练习答案163
计算机实验204
附录 MATLAB代码样本216
参考论文220

---------------------------数理统计与数据分析(原书第3版)---------------------------

《数理统计与数据分析(原书第3版)》
译者序
前言
第 1 章概率.1
1.1 引言1
1.2 样本空间 1
1.3 概率测度 3
1.4 概率计算：计数方法.5
1.4.1 乘法原理6
1.4.2 排列与组合 7
1.5 条件概率12
1.6 独立性 17
1.7 结束语 19
1.8 习题20
第 2 章随机变量.26
2.1 离散随机变量26
2.1.1 伯努利随机变量.27
2.1.2 二项分布28
2.1.3 几何分布和负二项分布29
2.1.4 超几何分布 30
2.1.5 泊松分布31
2.2 连续随机变量34
2.2.1 指数密度36
2.2.2 伽马密度38
2.2.3 正态分布39
2.2.4 贝塔密度41
2.3 随机变量的函数.42
2.4 结束语 45
2.5 习题46
第 3 章联合分布.51
3.1 引言51
3.2 离散随机变量52
3.3 连续随机变量53
3.4 独立随机变量60
3.5 条件分布61
3.5.1 离散情形61
3.5.2 连续情形62
3.6 联合分布随机变量函数67
3.6.1 和与商68
3.6.2 一般情形70
3.7 极值和顺序统计量.73
3.8 习题75
第 4 章期望.82
4.1 随机变量的期望.82
4.1.1 随机变量函数的期望 85
4.1.2 随机变量线性组合的期望.87
4.2 方差和标准差91
4.2.1 测量误差模型.94
4.3 协方差和相关96
4.4 条件期望和预测102
4.4.1 定义和例子102
4.4.2 预测.106
4.5 矩生成函数108
4.6 近似方法112
4.7 习题116
第 5 章极限定理123
5.1 引言123
5.2 大数定律123
5.3 依分布收敛和中心极限定理125
5.4 习题130
第 6 章正态分布的导出分布133
6.1 引言133
6.2 .2 分布、t 分布和 F 分布.133
6.3 样本均值和样本方差134
6.4 习题136
第 7 章抽样调查138
7.1 引言138
7.2 总体参数138
7.3 简单随机抽样140
7.3.1 样本均值的期望和方差140
7.3.2 总体方差的估计145
7.3.3 X 抽样分布的正态近似.148
7.4 比率估计152
7.5 分层随机抽样157
7.5.1 引言和记号157
7.5.2 分层估计的性质157
7.5.3 分配方法 160
7.6 结束语 163
7.7 习题164
第 8 章参数估计和概率分布拟合176
8.1 引言176
8.2 粒子排放量的泊松分布拟合176
8.3 参数估计177
8.4 矩方法 179
8.5 最大似然方法184
8.5.1 多项单元概率的最大似然估计187
8.5.2 最大似然估计的大样本理论.189
8.5.3 最大似然估计的置信区间193
8.6 参数估计的贝叶斯方法 197
8.6.1 先验的进一步注释204
8.6.2 后验的大样本正态近似205
8.6.3 计算问题 206
8.7 效率和克拉默{拉奥下界 207
8.7.1 例子：负二项分布210
8.8 充分性 212
8.8.1 因子分解定理.212
8.8.2 拉奥{布莱克韦尔定理215
8.9 结束语 216
8.10 习题 217
第 9 章假设检验和拟合优度评估228
9.1 引言228
9.2 奈曼{皮尔逊范式.229
9.2.1 显著性水平的设定和p 值概念 .232
9.2.2 原假设232
9.2.3 一致最优势检验233
9.3 置信区间和假设检验的对偶性233
9.4 广义似然比检验235
9.5 多项分布的似然比检验 236
9.6 泊松散布度检验240
9.7 悬挂根图242
9.8 概率图 244
9.9 正态性检验248
9.10 结束语249
9.11 习题 250
第 10 章数据汇总.260
10.1 引言 260
10.2 基于累积分布函数的方法.260
10.2.1 经验累积分布函数260
10.2.2 生存函数262
10.2.3 分位数{分位数图 266
10.3 直方图、密度曲线和茎叶图.268
10.4 位置度量.270
10.4.1 算术平均271
10.4.2 中位数 272
10.4.3 截尾均值274
10.4.4 M 估计.274
10.4.5 位置估计的比较275
10.4.6 自助法评估位置度量的变异性 275
10.5 散度度量.277
10.6 箱形图278
10.7 利用散点图探索关系.279
10.8 结束语281
10.9 习题 281
第 11 章两样本比较 289
11.1 引言 289
11.2 两独立样本比较.289
11.2.1 基于正态分布的方法289
11.2.2 势.298
11.2.3 非参数方法：曼恩{惠特尼检验299
11.2.4 贝叶斯方法.305
11.3 配对样本比较.306
11.3.1 基于正态分布的方法307
11.3.2 非参数方法：符号秩检验308
11.3.3 例子：测量鱼的汞水平.310
11.4 试验设计.311
11.4.1 乳腺动脉结扎术311
11.4.2 安慰剂效应.312
11.4.3 拉纳克郡牛奶试验312
11.4.4 门腔分术313
11.4.5 FD&C Red No.40 313
11.4.6 关于随机化的进一步评注314
11.4.7 研究生招生的观测研究、混杂和偏见.315
11.4.8 审前调查315
11.5 结束语316
11.6 习题 317
第 12 章方差分析.328
12.1 引言 328
12.2 单因子试验设计.328
12.2.1 正态理论和 F 检验329
12.2.2 多重比较问题333
12.2.3 非参数方法：克鲁斯卡尔{沃利斯检验.335
12.3 二因子试验设计.336
12.3.1 可加性参数化337
12.3.2 二因子试验设计的正态理论339
12.3.3 随机化区组设计344
12.3.4 非参数方法：弗里德曼检验346
12.4 结束语347
12.5 习题 348
第 13 章分类数据分析.354
13.1 引言 354
13.2 费舍尔精确检验.354
13.3 卡方齐性检验.355
13.4 卡方独立性检验.358
13.5 配对设计.360
13.6 优势比362
13.7 结束语365
13.8 习题 365
第 14 章线性最小二乘.373
14.1 引言 373
14.2 简单线性回归.376
14.2.1 估计斜率和截距的统计性质376
14.2.2 拟合度评估.378
14.2.3 相关和回归.383
14.3 线性最小二乘的矩阵方法.386
14.4 最小二乘估计的统计性质.388
14.4.1 向量值随机变量388
14.4.2 最小二乘估计的均值和协方差392
14.4.3 .2 的估计.394
14.4.4 残差和标准化残差395
14.4.5 ˉ 的推断396
14.5 多元线性回归：一个例子.397
14.6 条件推断、无条件推断和自助法401
14.7 局部线性平滑.403
14.8 结束语405
14.9 习题 406
附录 A 常用分布415
附录 B 表417
部分习题答案433
参考文献 .447

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