數理統(tǒng)計與數據分析（原書第3版）

譯者序
前言
第1章 概率
1.1 引言
1.2 樣本空間
1.3 概率測度
1.4 概率計算：計數方法
1.4.1 乘法原理
1.4.2 排列與組合
1.5 條件概率
1.6 獨立性
1.7 結束語
1.8 習題
第2章 隨機變量
2.1 離散隨機變量
2.1.1 伯努利隨機變量
2.1.2 二項分布
2.1.3 幾何分布和負二項分布
2.1.4 超幾何分布
2.1.5 泊松分布
2.2 連續(xù)隨機變量
2.2.1 指數密度
2.2.2 伽馬密度
2.2.3 正態(tài)分布
2.2.4 貝塔密度
2.3 隨機變量的函數
2.4 結束語
2.5 習題
第3章 聯合分布
3.1 引言
3.2 離散隨機變量
3.3 連續(xù)隨機變量
3.4 獨立隨機變量
3.5 條件分布
3.5.1 離散情形
3.5.2 連續(xù)情形
3.6 聯合分布隨機變量函數
3.6.1 和與商
3.6.2 一般情形
3.7 極值和順序統(tǒng)計量
3.8 習題
第4章 期望
4.1 隨機變量的期望
4.1.1 隨機變量函數的期望
4.1.2 隨機變量線性組合的期望
4.2 方差和標準差
4.2.1 測量誤差模型
4.3 協(xié)方差和相關
4.4 條件期望和預測
4.4.1 定義和例子
4.4.2 預測
4.5 矩生成函數
4.6 近似方法
4.7 習題
第5章 極限定理
5.1 引言
5.2 大數定律
5.3 依分布收斂和中心極限定理
5.4 習題
第6章 正態(tài)分布的導出分布
6.1 引言
6.2 x2分布、t分布和F分布
6.3 樣本均值和樣本方差
6.4 習題
第7章 抽樣調查
7.1 引言
7.2 總體參數
7.3 簡單隨機抽樣
7.3.1 樣本均值的期望和方差
7.3.2 總體方差的估計
7.3.3 X 抽樣分布的正態(tài)近似
7.4 比率估計
7.5 分層隨機抽樣
7.5.1 引言和記號
7.5.2 分層估計的性質
7.5.3 分配方法
7.6 結束語
7.7 習題
第8章 參數估計和概率分布擬合
8.1 引言
8.2 粒子排放量的泊松分布擬合
8.3 參數估計
8.4 矩方法
8.5 最大似然方法
8.5.1 多項單元概率的最大似然估計
8.5.2 最大似然估計的大樣本理論
8.5.3 最大似然估計的置信區(qū)間
8.6 參數估計的貝葉斯方法
8.6.1 先驗的進一步注釋
8.6.2 后驗的大樣本正態(tài)近似
8.6.3 計算問題
8.7 效率和克拉默{拉奧下界
8.7.1 例子：負二項分布
8.8 充分性
8.8.1 因子分解定理
8.8.2 拉奧{布萊克韋爾定理
8.9 結束語
8.10 習題
第9章 假設檢驗和擬合優(yōu)度評估
9.1 引言
9.2 奈曼{皮爾遜范式
9.2.1 顯著性水平的設定和p 值概念
9.2.2 原假設
9.2.3 一致最優(yōu)勢檢驗
9.3 置信區(qū)間和假設檢驗的對偶性
9.4 廣義似然比檢驗
9.5 多項分布的似然比檢驗
9.6 泊松散布度檢驗
9.7 懸掛根圖
9.8 概率圖
9.9 正態(tài)性檢驗
9.10 結束語
9.11 習題
第10章 數據匯總
10.1 引言
10.2 基于累積分布函數的方法
10.2.1 經驗累積分布函數
10.2.2 生存函數
10.2.3 分位數{分位數圖
10.3 直方圖、密度曲線和莖葉圖
10.4 位置度量
10.4.1 算術平均
10.4.2 中位數
10.4.3 截尾均值
10.4.4 M 估計
10.4.5 位置估計的比較
10.4.6 自助法評估位置度量的變異性
10.5 散度度量
10.6 箱形圖
10.7 利用散點圖探索關系
10.8 結束語
10.9 習題
第11章 兩樣本比較
11.1 引言
11.2 兩獨立樣本比較
11.2.1 基于正態(tài)分布的方法
11.2.2 勢
11.2.3 非參數方法：曼恩{惠特尼檢驗
11.2.4 貝葉斯方法
11.3 配對樣本比較
11.3.1 基于正態(tài)分布的方法
11.3.2 非參數方法：符號秩檢驗
11.3.3 例子：測量魚的汞水平
11.4 試驗設計
11.4.1 乳腺動脈結扎術
11.4.2 安慰劑效應
11.4.3 拉納克郡牛奶試驗
11.4.4 門腔分術
11.4.5 FD&C Red No.
11.4.6 關于隨機化的進一步評注
11.4.7 研究生招生的觀測研究、混雜和偏見
11.4.8 審前調查
11.5 結束語
11.6 習題
第12章 方差分析
12.1 引言
12.2 單因子試驗設計
12.2.1 正態(tài)理論和 F 檢驗
12.2.2 多重比較問題
12.2.3 非參數方法：克魯斯卡爾{沃利斯檢驗
12.3 二因子試驗設計
12.3.1 可加性參數化
12.3.2 二因子試驗設計的正態(tài)理論
12.3.3 隨機化區(qū)組設計
12.3.4 非參數方法：弗里德曼檢驗
12.4 結束語
12.5 習題
第13章 分類數據分析
13.1 引言
13.2 費舍爾精確檢驗
13.3 卡方齊性檢驗
13.4 卡方獨立性檢驗
13.5 配對設計
13.6 優(yōu)勢比
13.7 結束語
13.8 習題
第14章 線性最小二乘
14.1 引言
14.2 簡單線性回歸
14.2.1 估計斜率和截距的統(tǒng)計性質
14.2.2 擬合度評估
14.2.3 相關和回歸
14.3 線性最小二乘的矩陣方法
14.4 最小二乘估計的統(tǒng)計性質
14.4.1 向量值隨機變量
14.4.2 最小二乘估計的均值和協(xié)方差
14.4.3 σ2的估計
14.4.4 殘差和標準化殘差
14.4.5 ˉ 的推斷
14.5 多元線性回歸：一個例子
14.6 條件推斷、無條件推斷和自助法
14.7 局部線性平滑
14.8 結束語
14.9 習題
附錄A 常用分布
附錄B 表
部分習題答案
參考文獻