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統計推論 (2版)
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【簡介】 作者以理論性的概念方式有系統地介紹並證明機率理論與統計理論；首先是深入淺出且完整地闡述機率概念、基本性質以及機率分配的特性，藉以應用在後續的統計理論的理論驗證問題，清楚地分析與分類統計方法的概念、驗證過程、特性，以及使用時機。 同時，對各統計方法的相互因果關係，也有明白地驗證。此書以統計推論為名，已明確指出統計理論為其主要內容，而統計推論的理論基礎為機率理論，可知此書仍不脫離一般理論統計或數理統計書籍的輪廓，機率的章節只是為主要內容舖路。因此，此書雖以統計推論為名，實與高等統計、理論統計、數理統計、統計理論的課程教材相通。 【目錄】 第1章 機率理論 第2章 變數變換與期望值 第3章 常用的分配 第4章 多元隨機變數 第5章 隨機樣本的特性 第6章 資料縮減的原理 第7章 點估計 第8章 假設檢定 第9章 區間估計 第10章 漸近評量法 第11章 變異數分析與迴歸的分析 第12章 迴歸模型
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複變函數與應用 9/e Churchill (授權經銷版) 作者：黃孟槺 譯；James Ward Brown, Ruel V. Churchill ISBN：9789863411567 版次：9 年份：2015 出版商：東華書局 頁數/規格：574頁/平裝單色 本書簡介 Ruel V. Churchill 撰寫的複變函數與應用，理論與應用並重，出版以來，風行全球將近半個世紀，深受各界喜愛。本書第九版仍由第八版的作者，美國密西根大學數學系教授James Ward Brown 執筆，他根據多年的教學經驗，擷取各界人士的建議，做了大幅度的修正，使本書除了可當做教科書，也適合參考與自修之用。 本書有兩個主要的目標 首先詳述有關複變函數應用方面的理論。 其次是介紹留數與保角映射之應用。留數的應用包括計算實瑕積分，求反拉氏轉換，以及確立函數零點的位置。對於以保角映射去解熱傳導和流體流動所引申的邊界值問題，也給予特別的重視。 目錄 第1章 複數 第2章 解析函數 第3章 初等函數 第4章 積分 第5章 級數 第6章 留數與極點 第7章 留數的應用 第8章 初等函數的映射 第9章 保角映射 第10章 保角映射的應用 第11章 Schwarz-Christoffel轉換 第12章 Poisson型的積分公式 附錄 索引
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統計品質管制：導論, 8/e Montgomery 作者：王福琨、黃川誌 譯；Douglas C. Montgomery 著 ISBN：9786267130070 版次：8 年份：2022 出版商：東華書局 頁數/規格：904頁/平裝單色 本書章節組織與主題範圍 這本書共有六個部分，第一部分是簡介。第一章是品質改善的原理與基本觀念介紹。本章內容指出，品質已經成為一項主要的企業策略，而成功改善品質的組織可以提升產能、擴大組織的市場滲透，達成更高的獲利性，以及更強的競爭優勢；內容也包括品質改善的一些管理與執行觀點。第二章說明「DMAIC」，是定義(define)、衡量(measure)、分析(analyze)、改善(improve)、管制(control)五個英文字第一個字母的縮寫。「DMAIC」通常與六個標準差有關，但不論一個組織因為策略性考量所採用的方法為何，「DMAIC」常常是品質管制專業人士使用的一項絕佳策略性工具。 第二部分說明品質改善中，很有用的統計方法。主題包括：抽樣與敘述統計、機率與機率分配的基本概念、參數的點估計與區間估計，以及統計的假設檢定。這些主題通常都包括在統計方法的基本課程裡；不過在本書當中，是以品質工程的觀點呈現。我過去的體認是，即使具有豐富統計知識背景的讀者，也會發現這本書的內容很有用，而且跟一般標準的統計教科書有些不同。 第三部分有四章，涵蓋統計製程管制(SPC)的基本方法與製程能力分析的方法。儘管這部分的內容，討論了數種統計製程管制解決問題的工具(例如，柏拉圖、因果關係圖)，不過最主要的焦點還是蕭華特(Shewhart)管制圖。雖然蕭華特管制圖並不是最新方法，然而蕭華特管制圖在現代企業與產業的使用上，卻仍然有著極高的價值。 第四部分有四章，說明更進階的統計製程管制(SPC)方法。內容包括累積和與指數加權移動平均管制圖(第九章)，一些重要的單變量管制圖，如短期生產的程序、自我相關資料、多注頭製程(第十章)，多變量製程監控與管制(第十一章)，以及回饋調整技術(第十二章)；這裡有些內容比第三部分更進階的程度，但絕大部分的內容對大三、大四或研究所一年級的學生來說，是很容易理解的。這些內容提供讀者，第二個統計品質管制與改善的課程基礎。 第五部分有兩章，說明依照統計所設計的實驗，如何應用在製程設計、發展與改善。第十三章說明實驗設計基本的概念，並且介紹因子與部分因子設計，其中特別強調兩階段的系統設計。這些設計在產業的因子篩選與製程特性中被普遍使用。雖然這個主題的論述並不是很廣泛，也不能代替實驗設計的正式課程，它卻可以讓讀者領略，實驗設計更複雜的範例。第十四章介紹反應曲面法與設計，針對製程監控說明進化操作法，並且顯示統計所設計的實驗，如何用在製程穩健的研究。第十三章與第十四章強調，對於製程改善的統計製程管制與實驗設計，彼此之間重要的相互關係。 第六部分有兩章是關於允收抽樣，雖然第十四章有些討論是關於連續抽樣與「MIL STD 1235C」，不過主要的焦點是逐批允收抽樣計畫。其他介紹的抽樣主題，包括允收抽樣計畫設計的各種觀點，討論「MIL STD 105E」、「MIL STD 414」(以及它們在一般應用時，配對的人或物、ANSI/ASQC Z1.4、ANSI/ASQC Z1.9)，以及其他方法，如連鎖抽樣和越批抽樣。 這本書提供了在廣泛、不同情形下選擇適當統計方法的指導方針。除此之外，大量的期刊刊物與其他專業參考文獻，將可以幫助讀者應用所提到的這些方法。書中同時也指出不同的方法，是如何在DMAIC製程中使用。 本書第八版的新增內容包括：品質改善實施、在非製造業領域的品質工具應用、伯努利(Bernoulli) 製程監控、低缺點水準的製程監控，和應用實驗設計進行製程與品質改善。此外，本書的許多章節也重新改寫，並增列新的參考文獻及共計120題的作業題目於各章中，讓讀者對於各章主題能有更深入的理解。 目錄 第一部分 序言 第1章 現代企業環境的品質改善 第2章 DMAIC問題解決流程 第二部分 品質管制與改善的有用統計方法 第3章 建模過程品質 第4章 製程品質的推論 第三部分 統計製程管制與能力分析的基本方法 第5章 統計製程管制的方法與哲學 第6章 計量值管制圖 第7章 計數值管制圖 第8章 決定製程與量測系統的能力 第四部分 其他統計製程監控與管制技術 第9章 累積和與指數加權移動平均管制圖 第10章 其他單變量統計製程監控與管制圖技術 第11章 多變量統計製程監控與管制 第12章 工程製程管制與統計製程管制 第五部分 符合設計實驗的製程設計與改善 第13章 製程設計與改善的因子和部分因子實驗 第14章 製程最佳化的實驗設計 第六部分 允收抽樣 第15章 計數值允收抽樣 第16 章 額外的允收抽樣方法 附錄 I. 統計品質管制經常使用的一般機率分配彙整 II. 累積標準常態分配 III. 卡方分配百分點 IV. t分配百分點 V. F分配百分點 VI. 建構計量值管制圖的因素 VII. 雙邊常態公差界限的因素 VIII. 單邊常態公差界限的因素 索引
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【中文翻譯書】 書名：機率論 修訂版 原文書名 : A First Course in Probability 8/E 作者 : Sheldon Ross 譯者 : 朱蘊鑛 出版社 : 華泰 出版日期 : 2012/07 ISBN : 9789862801543 內容簡介 本書針對具備微積分知識並主修數學、統計、工程和科學（包含資訊科學、生物科學、社會科學和管理科學）的學生介紹機率論，除了說明機率論的數學內涵並藉由大量的範例來介紹機率論的應用。 第1章提出組合分析之基本原理，它對於計算機率相當實用。 第2章介紹機率論之公設並證明它們可用於計算各式各樣有趣的機率。 第3章介紹條件機率與獨立事件等非常重要的主題。藉由一系列的範例，我們說明當某部分資訊可用時，條件機率如何幫助我們計算機率。 第4到第6章介紹隨機變數的概念。第4章介紹離散隨機變數，第5章介紹連續隨機變數，而第6章介紹聯合隨機變數。 第7章介紹期望值的其他性質，提出許多範例說明隨機變數之和的期望值等於他們個別的期望值之和這個結果的功能。 第8章提出機率論主要的理論結果，並證明強大數法則和中央極限定理。 第9章介紹一些其他的專題，例如馬可夫鏈、卜瓦松過程和資訊編碼理論。 第10章則介紹模擬。 在本書中每章最後給了兩組習題，第1組為練習題，而第2組為自我評量，並且在本書最後附有自我評量的詳細解答，應可增進讀者之學習成效以及提升應付校內外機率論科目之考試能力，特別是研究所之入學考試。 作者簡介 Sheldon Ross 現職：University of Southern California 學歷：Ph.D. in statistics at Stanford University 譯者簡介 朱蘊(金廣) 現職：國立臺中科技大學應用統計系教授兼系主任 學歷：清華大學統計所博士 目錄 第1章 組合分析 第2章 機率之公設 第3章 條件機率與獨立性 第4章 隨機變數 第5章 連續隨機變數 第6章 聯合分配之隨機變數 第7章 期望值的性質 第8章 極限定理 第9章 機率中另外的專題 第10章 模擬
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本書特色 這是一本因應電腦世代 (computer age) 所寫成的統計學教科書。書中增加了有關 R 語言的介紹,並盡可能在各個章節中,說明電腦以及 R 語言如何在機率與統計推論上,發揮其功用。其中,我們在第 19 章介紹蒙地卡羅模擬與 Bootstrap 樣本重抽法,希望讀者對於如何以電腦運算能力輔助統計推論能有一較為深入的認識。本書的章節安排,是根據我在台大經濟系講授 「統計學」 課程的多年教學經驗所整理出之架構。在介紹完機率模型後,緊接著介紹單變量與多變量隨機變數。關於動差的討論,則是從隨機變數的章節抽離出來,獨立成為第 5 章。同時,亦將常態分配以及與其相關的重要分配如卡方分配,學生 t 分配與 F 分配等,以一獨立章節 (第 6 章) 介紹。這本書的設計目標是,讓學生在得到足以駕馭統計推論的機率理論 (隨機變數,動差,常態分配,抽樣分配與大樣本理論) 之後,就開始一窺統計推論之堂奧。至於其他常用的離散與連續隨機變數,則移到統計推論相關章節的後面,因此,如果是一學期的統計課程,只要專注在第 1 到 11 章即可,關於其他常用離散與連續隨機變數之介紹,可於學期末得空時再補充。我在本書中不再討論變異數分析 (ANOVA),有興趣的讀者請自行參考陳旭昇 (2015)。 本書的特色如下 : 以專章介紹動差與條件動差,並以資本定價模型 (Capital Asset Pricing Model) 作為機率模型的一個應用。 以專章介紹常態分配以及與其相關的重要分配如卡方分配,學生 t 分配與 F分配。 對無母數統計與變異數分析捨棄不提。相反地,對於機率模型,隨機變數,漸近理論 (大樣本理論),估計以及迴歸分析則有較一般初等統計更為深入的探討。 對於迴歸分析,由條件期望值出發,之後再談迴歸的機率模型。在迴歸參數估計上,除了一般常用的最小平方法,我們也使用介紹過的類比法,動差法,以及最大概似法,與之前章節相呼應。此外,揚棄古典迴歸模型中,將解釋變數視為非隨機的假設,並且不再假設迴歸誤差的分配為常態。 因此,對於迴歸模型的統計推論與分析,需仰賴條件機率分配與大樣本漸近理論。 介紹時間序列,多變量常態分配,蒙地卡羅模擬,Bootstrap 樣本重抽法與貝氏統計學。 目錄 1 認識 R 語言 2 機率理論與應用 3 隨機變數 4 多變量隨機變數 5 動差 6 常態分配及其相關分配 7. 隨機樣本與敘述統計 8 漸近理論與漸近分配 9 點估計 10 區間估計 11 假設檢定 12 其他離散隨機變數 13 其他連續隨機變數 14 多變量常態分配 15 簡單迴歸分析 (I): 基本概念 16 簡單迴歸分析 (II): 統計推論 17 多元迴歸分析 18 時間序列 19 蒙地卡羅模擬與 Bootstrap 20 貝氏統計學 21 R 語言簡介 22 機率分配表
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機率與統計推論學習要訣 ISBN13：9789862698846 出版社：高點文化 作者：劉明昌 裝訂／頁數：平裝／776頁 規格：23cm*17cm*3cm (高/寬/厚) 版次：1 出版日：2021/12/20 中國圖書分類：基礎工程學 內容簡介 本書特色 機率與統計推論在許多領域有很多的應用，如隨機過程、通訊、可靠度分析等，不管是數學系或電類、商學的學生，都須有紮實的機率與統計推論基礎。為了讓這些學生能有效研讀，本書在編寫上具有如下特色： 1.以過來人的觀點，藉由親切的文字描述（數學以母語學習）以消除讀者學習上之恐懼。 2.強調應用，從工程師的觀點將一般抽象的機率理論，應用到相關科目或電子元件皆有詳盡描述。 3.將各研究所歷屆漂亮考題（作者已經翻成中文！）納入本書範例中詳盡解說，使讀者在面對各類考試時能游刃有餘。 第一章 古典機率 §1-0 什麼是機率 §1-1 排列與組合 §1-2 基本定義 §1-3 機率之計算 §1-4 條件機率 §1-5 貝氏定理 §1-6 期望值與方差 §1-7 考題說明 第二章 隨機變數 §2-1 隨機變數之觀念 §2-2 累積分布函數 §2-3 離散型隨機變數 §2-4 連續型隨機變數 §2-5 均值與方差 §2-6 動差 §2-7 動差產生函數 §2-8 考題說明 第三章 離散型機率分布 §3-1 白努利分布(兩點分布) §3-2 二項分布 §3-3 波松分布 §3-4 幾何分布 §3-5 負二項分布、超幾何分布 §3-6 離散型隨機變數之函數 §3-7 考題說明 第四章 連續型機率分布 §4-1 均勻分布 §4-2 常態分布與對數常態分布 §4-3 指數分布 §4-4 Gamma分布與卡方分布 §4-5 Beta分布 §4-6 韋柏分布與萊利分布 §4-7 連續型隨機變數之函數 §4-8 隨機變數之電腦模擬 §4-9 考題說明 第五章 多隨機變數 §5-1 聯合機率函數 §5-2 獨立性與條件分布 §5-3 聯合動差母函數 §5-4 ?隨機變數之坐標變換 §5-5 協方差與相關係數 §5-6 多維常態分布 §5-7 在科學之應用 §5-8 考題說明 第六章 隨機數列 §6-1 獨立隨機變數之和 §6-2 謝比雪夫不等式 §6-3 大數定律與中央極限定理 §6-4 隨機和 §6-5 考題說明 第七章 抽樣，估計，假設檢定 §7-1 抽樣與抽樣分布 §7-2 參數估計 §7-3 信賴區間 §7-4 假設檢定 第八章 隨機程序 §8-1 隨機程序之觀念 §8-2 隨機程序之分布函數 §8-3 功率頻譜密度函數 附錄A：標準常態分布數值表 附錄B：各種機率密度函數之數字特徵 附錄C：離散型隨機變數之PMF與mgf 附錄D：連續型隨機變數之PDF與mgf
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