數理統計學 (1版)

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【簡介】 數理統計學是理工商管學院相關領域在進行數據分析與決策的核心工具，無論是學術研究或實務應用，都需要以堅實的統計理論作為基礎。數理統計學更是各校統計所、應用數學所與數據科學所的必考科目，作者為幫助考生及有興趣鑽研統計學的讀者掌握這門重要學科，特撰寫本書，期望能成為讀者備考與研究的路上之強力後盾。 本書依作者多年教學經驗及歷年各校命題趨勢分析，將數理統計學分為六章系統撰寫：第一章抽樣分配、第二章點估計、第三章決策理論、第四章評估準則、第五章區間估計、第六章假設檢定。特別提醒讀者，研讀統計學需注重「理解→推導→應用」三階段：建議先掌握各章核心概念（如充分統計量、最大似然估計等），再通過範例練習培養解題直覺，最後結合實務數據集進行綜合演練。書中每題均標注難易度指數，讀者可依自身進度安排學習計畫。特色如下： 一、架構完整、內容深入淺出、淺顯易懂 在各個定義、定理及重點之下特別敘述該理論之意涵及基本觀念，部分定理更是附上詳細的證明，深入地瞭解該理論之由來。內容的編排由淺入深，前後架構清晰鮮明。 二、分章試題、解析詳盡 各章之末加入考古題，所有例題皆逐題詳解且解說完整，藉由試題的安排可以幫助讀者釐清觀念外，更能培養對考題的敏銳度及熟悉度進而提升解題之技巧。 【目錄】 第一章　抽樣分配 第二章　點估計 第三章　決策理論 第四章　評估準則 第五章　區間估計 第六章　假設檢定 附　錄　分配表

機率論(Ross/A First Course in Probability 8e ) (8版)

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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

STATISTICAL INFERENCE 2/e (2版)

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【原文書】 書名：Statistical Inference 2/E 作者：George Casella 出版社：CENGAGE ISBN：9780534243128 Table of contents 1. Probability Theory. Set Theory. Probability Theory. Conditional Probability and Independence. Random Variables. Distribution Functions. Density and Mass Functions. Exercises. Miscellanea. 2. Transformations and Expectations. Distribution of Functions of a Random Variable. Expected Values. Moments and Moment Generating Functions. Differentiating Under an Integral Sign. Exercises. Miscellanea. 3. Common Families of Distributions. Introductions. Discrete Distributions. Continuous Distributions. Exponential Families. Locations and Scale Families. Inequalities and Identities. Exercises. Miscellanea. 4. Multiple Random Variables. Joint and Marginal Distributions. Conditional Distributions and Independence. Bivariate Transformations. Hierarchical Models and Mixture Distributions. Covariance and Correlation. Multivariate Distributions. Inequalities. Exercises. Miscellanea. 5. Properties of a Random Sample. Basic Concepts of Random Samples. Sums of Random Variables from a Random Sample. Sampling for the Normal Distribution. Order Statistics. Convergence Concepts. Generating a Random Sample. Exercises. Miscellanea. 6. Principles of Data Reduction. Introduction. The Sufficiency Principle. The Likelihood Principle. The Equivariance Principle. Exercises. Miscellanea. 7. Point Estimation. Introduction. Methods of Finding Estimators. Methods of Evaluating Estimators. Exercises. Miscellanea. 8. Hypothesis Testing. Introduction. Methods of Finding Tests. Methods of Evaluating Test. Exercises. Miscellanea. 9. Interval Estimation. Introduction. Methods of Finding Interval Estimators. Methods of Evaluating Interval Estimators. Exercises. Miscellanea. 10. Asymptotic Evaluations. Point Estimation. Robustness. Hypothesis Testing. Interval Estimation. Exercises. Miscellanea. 11. Analysis of Variance and Regression. Introduction. One-way Analysis of Variance. Simple Linear Regression. Exercises. Miscellanea. 12. Regression Models. Introduction. Regression with Errors in Variables. Logistic Regression. Robust Regression. Exercises. Miscellanea. Appendix. Computer Algebra. References.

數理統計 (1版)

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書名：數理統計 作者：黃文璋 出版社：華泰 出版日期：2003/09/00 ISBN：9789576094965 內容簡介 　　本書前四章可充當大學部第一門機率論，或機率與統計一年的教材，第五章至第十一章可充當數理統計一年的教材。 　　本書可供大學部兩年的教材，亦可供研究所數理統計一年的教材。 　　作為研究所之教材，本書前四章為很好的基礎機率之複習教材。本書內容豐富、取例廣泛、文字優雅、打字編排水準極高，極適合閱讀。 　　讀完本書對機率與統計將有一完整且清晰的概念。 目錄 第1章 基本概念 第2章 常見分佈 第3章 多維隨機變數 第4章 隨機樣本及其他 第5章 資料減縮 第6章 點估計 第7章 估計量之評比 第8章 假設與檢定 第9章 區間估計 第10章 離散資料分析 第11章 非參數方法

壽險數理實務 (4版)

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第1章 人壽保險的基本概念 第2章 保險費的計算基礎 第3章 純保費之計算 第4章 總保費之計算 第5章 責任準備金之計算 第6章 修正制責任準備金之計算 第7章 不喪失價值之處理

機率論經典題型解析 (6版)

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統計所數學所機率論經典題型解析 系列名：精題庫 ISBN13：9786263344815 出版社：高點文化 作者：趙治勳 裝訂／頁數：平裝／352頁 規格：23cm*17cm*1.9cm (高/寬/厚) 版次：6 出版日：2023/04/10 中文圖書分類：機率論 內容簡介 機率論是理工商管學院的學生在學習其他數理課程之基礎與工具，也是各校通訊所、統計所與數研所必考科目之一，作者為了幫助考生們及有興趣研讀機率論之廣大讀者能擁有一本有效的工具書，特撰寫本書，期許讀者在準備過程中能更得心應手、事半功倍，提升應考實力。 作者依多年教學經驗及分析歷年考題與趨勢，將本書分為五章，各章含括重要概念、定義與定理及經典歷屆試題。 各章之「精選範例」每題均有註明難易指數，讀者可以針對自己的狀況加以練習；在解題過程中也盡量以清晰易懂的方式呈現，避免使用過多或太難的數學技巧編寫解答，讓讀者能有更好的理解和掌握。 書末附錄「精選試題」更是收錄至111年研究所經典試題及難題詳解，供讀者加強演練，提升考試競爭力。 目錄 第一章 機率概論 第一節 集合論(set theory)重要之名詞 第二節 集合之運算定理 第三節 機率定義 第四節 排列(Permutation)組合(Combination) 第五節 條件機率、事件獨立、貝氏定理 第二章 隨機變數與分配函數 第一節 隨機變數(random variable，r.v.) 第二節 單一隨機變數之分配 第三節 多元隨機變數之分配與獨立性 第四節 隨機變數函數之分配 第三章 動 差 第一節 期望值(Expectation)與動差(Moment) 第二節 生成函數(generating function) 第三節 多元隨機變數之動差及生成函數 第四節 動差不等式 第四章 機率分配 第一節 間斷型機率分配 第二節 連續型機率分配 第三節 順序統計量(Order Statistics) 第四節 各分配間之漸近關係 第五章 極限法則 第一節 收歛概念(Convergence concepts) 第二節 中央極限定理(Central limit theorem) 附錄一 分配表 附錄二 精選試題

機率論 重點整理 (12版)

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【簡介】 　　機率論是探討不確定性的一門數學，其所包含的數學基礎，含括微積分、高等微積分、實變數函數論（測度論）、矩陣代數、向量分析與集合代數等確定性的數學理論。所以若無完整的理論架構予以支撐串聯，易使學習者蒙生難學之感。然而機率論本身又有獨立於上述數學的性格，流傳在一般坊間的教科書與解題本又常常忽略了這點，以致常使學習者誤認機率的重點，甚或低估了機率的價值；所以本書的撰寫目的，在於建立機率論中級以上的水準所需的理論與分析基礎，進而達到快速解題的目標，更能使學習者深刻體認機率論的內涵。 　　本書共分6個章節來介紹，每章節皆以定義、定理以及討論所構成外；另廣泛蒐羅了相關系所之歷屆經典試題，依據最新命題趨勢，新增重要之觀念題型於各單元中，例如：簡單隨機步、特性函數的反公式等，使本書更適合準備投考統計所、應數所等相關系所的讀者們。本書特色如下： 　　一、試題兼具廣度及深度：此科內容偏重演算，證明題少且不難，各定義定理亦多具直覺性，故本書蒐錄近年具代表性的題目予以彙總，考生可藉試題的演練印證自己對內容之理解度。 　　二、符號統一，易於閱讀：本書在符號的使用上前後一致，易於聯想，使讀者能快速地熟悉，易於閱讀。 　　三、索引明確，便於查詢：本書將考題的出處蒐錄作為方便考生檢索的索引，同學可依自己所投考之所別，選擇應勤加演練的考題，並可對照解答反覆練習，以培養答題技巧，熟悉命題趨勢。 　　另建議搭配作者所著之《機率數統分章題庫》，廣泛蒐羅統計所、應數所、精算相關系所等有關機率論、統計學及數理統計學之歷屆試題，提供讀者最完整、最有系統的解題，對觀念易混淆之題型作詳細論證及分析，以期考生能在最短的時間內，確實掌握對相關系所機率與統計的準備方向。【目錄】 第一章 機率概論 第二章 隨機變數及其分配 第三章 動差與動差不等式 第四章 隨機向量 第五章 機率模型 第六章 極限分配 附 錄