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

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

機率與統計推論：R語言的應用 (2版)

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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 2版 作(編/譯)者 : 繆紹綱 編著 出版年份 : 2023 ISBN : 9789863783657 書號 : 003091 幾色 : 1 規格 : 16K 發行公司 : 高立圖書 版權日期 : 2023/02/01 版次 : 二版發行 頁數 : 400 內容簡介 機率是用來衡量或測度某一不確定事件發生的可能性，並給予 0 到 1 之間的量化值，以代表發生機會的大小。在統計學中，資料是以樣本或一組觀察的形式來收集，目的是透過資料樣本的分析，產生對於所觀察對象的有意義資訊。 本書主旨為幫助讀者從書中學得機率與統計的各種方法，來解決各種工程或科學領域的問題。就連近年大數據分析與機器學習領域上，較常被使用到的迴歸模型本書也擇優納入，以饗讀者。 作者精選出多項重要課題與具代表性的範例與解題說明，透過淺顯易懂的描述方式與詳細明瞭的解題步驟，幫助讀者輕鬆順利學會此門課程。 目錄 Chapter 1　統計學與機率的簡介 Chapter 2　機　率 Chapter 3　隨機變數及其分佈 Chapter 4　期望值與變異數 Chapter 5　常用的離散隨機變數 Chapter 6　常用的連續隨機變數 Chapter 7　抽樣分佈與資料描述 Chapter 8　估　測 Chapter 9　假設檢定 Chapter 10　模擬實驗展示 附錄A　數值表 奇數題解答 參考文獻 

機率與統計推論學習要訣 (4版)

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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