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【書籍印製時偶有輕微墨點,不介意再下單】 <姆斯>數理統計概論習題詳解(INTRODUCTION TO MATHEMATICAL STATISTICS 6/E)<曉園> 劉雲超(HOGG 6/E) 9789571206332
| 書名: | 數理統計概論習題詳解(INTRODUCTION TO MATHEMATICAL STATISTICS ) (6版) | |||
| 作者: | HOGG | |||
| 譯者: | 劉雲超 | |||
| 版次: | 6 | |||
| ISBN: | 9789571206332 | |||
| 出版社: | 曉園 | |||
| 書籍開數、尺寸: | 21x14.8x1.5 | |||
| 重量: | 0.69 Kg | |||
| 頁數: | 592 | |||
| 內文印刷顏色: | 單色 | |||
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#數學與統計學
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| 售價: | 456元 | |||
| 庫存: | 庫存: 3 | |||
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數理統計概論習題詳解(INTRODUCTION TO MATHEMATICAL STATISTICS ) (6版)
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【書籍印製時偶有輕微墨點,不介意再下單】 <姆斯>數理統計概論習題詳解(INTRODUCTION TO MATHEMATICAL STATISTICS 6/E)<曉園> 劉雲超(HOGG 6/E) 9789571206332
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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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原文書資訊 書名:ESSENTIALS OF PROBABILITY & STATISTICS FOR ENGINEERS & SCIENTISTS 2013 <PH> 作者: WALPOLE ISBN: 9780321845849 出版社: Pearson 出版年: 2013年 中文書資訊 書名: 機率與統計 SSENTIALS OF PROBABILITY & STATISTICS FOR ENGINEERS & SCIENTISTS 作者: WALPOLE/ 繆紹綱 ISBN: 9789862802359 出版社: 鼎隆 出版年: 2013年
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【中文翻譯書】 書名：高等統計學 原文書名：Probability and Statistical Inference 8/e 作者：HOGG 翻譯：朱蘊金廣 出版社：華泰 出版日期：2010/08/31 ISBN：9789861549873 內容簡介 本書計劃對具備微積分知識並主修數學、統計、工程、和科學（包括資訊科學、生物科學、醫藥科學和管理科學）的學生介紹機率與統計推論。它嘗試呈現機率與統計推論的內涵並藉由大量的範例來介紹機率與統計推論之各式各樣的可能應用。 本書的前四章包含了大多數統計學家都相信提供了機率以及單變量和雙變量的離散型與連續型的機率分配之優良課程內容。在第5章裡，這些概念被推廣到許多隨機變數，尤其是那些互相獨立者。這重要的一章包含了隨機變數之變換以及動差生成函數技巧，它導致了中央極限定理，雖然它的證明被給定在第10章裡，名為「某些理論」。 對於二學期課程，我們假設教師將講授，如果不是全部，包含前七章的大部分章節。第6章介紹點估計與區間估計，對於達到一個既定的準確度所需之樣本大小有一個清楚的說明。 第7章乃是關於統計推論的另一主題，叫做檢定假設，並且介紹了基本的變異數分析以及簡單的迴歸分析。統計假設之檢定與信賴區間的關係被清楚的說明，包含單邊的檢定與信賴區間之關係。 然後，要完成此課程，教師可以自名為「無母數方法」、「貝氏方法」、「某些理論」、以及「利用統計方法改進品質」的各章中選擇他或她感興趣的主題。我們相信我們已包含了那些引起大多數教師的興趣之那些額外的主題。 第8章介紹無母數方法，包括順序統計量專題、導致百分位數之分配無關信賴區間、重抽樣方法，以及許多這方面的標準方法。貝氏方法則在重要但簡短的第9章提出，它包含主觀機率的一個有趣的討論。我們決定收集在數理統計課程中提出的許多理論於第10章裡。其中包括充分統計量的考慮，統計檢定之效力、最佳臨界域、概似比檢定，以及許多極限的概念，包括中央極限定理的一個說明。許多教師也許想把這些理論的概念包含在他們的課程中。最後，第11章介紹了利用統計方法改進製程品質的某些基本概念，加上六標準差程序的一個簡短描述。 針對一學期課程，我們相信教師可以自前七章選擇適當的章節來講授。本書後面附錄還包括了許多常用的統計圖表以及奇數號習題選答，相信可以增進教師教學與學生學習之成效。學生熟讀本書應可提升研究所入學考試能力以及在職場上的工作能力。
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貝氏統計：原理與應用 ISBN13：9789579096911 出版社：雙葉書廊 作者：邱皓政 裝訂：平裝 規格：23cm*17cm*2.3cm (高/寬/厚) 版次：1 出版日：2020/10/01 中國圖書分類：統計學各論 內容簡介 貝氏統計是一套以貝氏估計為核心的統計方法學，透過馬可夫鏈蒙地卡羅模擬完整呈現參數的分布狀態，藉以進行貝氏推論與決策，不僅可以應用於經典的迴歸或變異數分析，更適合社會科學研究的高階複雜統計模式，例如多層次模式、結構方程模式、成長模式與混合模式等，有效解決頻率統計所面臨的估計問題與資料分析困境，被譽為二十一世紀的統計革命。 本書分成原理與應用兩篇，除了詳細介紹貝氏統計的各項原理與關鍵技術，統整大量當代文獻與技術報告，更以Mplus或R語法針對當代主流的統計模式進行範例演示與報表解說，內容論述深入淺出，操作步驟明確清晰，是學術領域同好提升研究能量值得參考的學術專書，也是大學研究所培育人才最重要的專業教材。 1.基礎原理與數理概念的介紹循序漸進、完整詳實，避免生澀的統計定義與繁瑣的公式推導，深入淺出、簡明易懂。 2.全面回顧當代重要文獻與技術報告，追蹤各項關鍵技術的發展，同步掌握前沿學者的邏輯思維與國際期刊的發表要求。 3.各類統計模式背景說明詳盡，提供具體範例、Mplus及R語法指令與報表解說，快速掌握貝氏估計的運用方法與論文寫作要訣。 4.各相關章節的Mplus與R語法及資料檔案供下載演練。 目錄 原理篇 第01章 導論：貝氏時代 1.1 前言 1.2 貝氏統計與推論原理 1.3 貝氏估計的程序與報告 1.4 結語 第02章 機率、貝氏定理與機率分配 2.1 機率原理 2.2 貝氏定理 2.3 離散機率分配 2.4 連續機率分配 2.5 結語 第03章 貝氏機率運算 3.1 前言 3.2 概似原理與估計 3.3 後驗分配的特性 3.4 貝氏機率推導 3.5 結語 第04章 先驗分配與設定 4.1 前言 4.2 先驗分配的特性 4.3 先驗分配的類型 4.4 訊息先驗的設定 4.5 計畫先驗的設定 4.6 先驗設定的敏感度分析 4.7 結語 第05章 馬可夫鏈蒙地卡羅法 5.1 前言 5.2 馬可夫鏈蒙地卡羅法原理 5.3 抽樣演算法 5.4 MCMC的估計效果 5.5 結語 第06章 貝氏模型評估 6.1 前言 6.2 貝氏統計模型 6.3 貝氏模式評估 6.4 模型比較策略 6.5 訊息準則 6.6 結語 應用篇 第07章 貝氏迴歸與中介調節效果分析 7.1 前言 7.2 迴歸分析原理 7.3 貝氏迴歸分析 7.4 貝氏中介與調節效果分析 7.5 結語 第08章 貝氏平均數比較 8.1 前言 8.2 平均數比較原理 8.3 單一平均數貝氏估計 8.4 雙平均數比較的貝氏估計 8.5 多重平均數比較的貝氏估計 8.6 結語 第09章 貝氏多層次模式 9.1 前言 9.2 多層次模式原理 9.3 多層次模式的參數估計 9.4 最大概似與貝氏估計MLM範例 9.5 多層次成長模式 9.6 結語 第10章 因素分析：從探索、驗證到貝氏 10.1 前言 10.2 因素分析的不同形式 10.3 因素分析的統計原理 10.4 因素分析範例 10.5 結語 第11章 貝氏結構方程模式 11.1 前言 11.2 結構方程模式原理 11.3 貝氏路徑分析 11.4 貝氏結構方程模式 11.5 貝氏潛在成長模式 11.6 結語 第12章 潛在結構分析與混合模式 12.1 前言 12.2 潛在變數的群尺及混合 12.3 混合模式的統計原理 12.4 貝氏混合模式 12.5 貝氏潛在結構分析 12.6 貝氏混合成長模式 12.7 結語 第13章 結語：To B or Not to B 13.1 前言：It’s time? 13.2 貝氏的適用時機 13.3 貝氏估計的檢核要點 13.4 尾聲：盲人摸象的啟示 附錄A Mplus操作指南
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(此書代訂須附用書資料：學校、系所、老師大名) Mathematical Statistics With Applications 7/E 2008 (USE) 作/ 譯者：Wackerly/Mendenhall/Schaeffer ISBN：9780495110811 年份：2008 書號：00107461 開數：24*19 頁數：912
![數理統計與計量經濟演義(上冊)[本書為財金、經濟領域研究生的必備工具箱] (1版)](https://d1zva6hgripypz.cloudfront.net/book/thumbnail/71/1075871/0a1873899734a7868e488e3d01f7f790.webp)
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書本內容 「演義」是以歷史上曾發生的事實為基礎，增添一些趣聞、細節，用章回體編寫而成的小說，這也是我們對於這本書成書之時的設定。 數理統計學與計量經濟學的理論之中，有著統計、計量大師們在歷史上留下的足跡，有著他們心智活動曾經到達的美麗境界，然而這些內容對於大多數讀者而言，卻是那麼地晦澀難懂，需要增添一些卡通版、大白話的解說，深入淺出，引領讀者一窺堂奧之妙。 張翔老師是財務金融博士，專長是經濟、財務的計量方法；而李昱老師即將取得統計學博士學位，專長於數理統計，這本書是由我們在大碩補習班系自編的上課講義擴充而來，編寫的過程中，我們大量參考數理統計學與計量經濟學領域的經典教本。我們的目標是，寫出一本最平易近人的數統與計量入門書，用最直白的文字、最淺顯的例子、最清楚的步驟邏輯，但內容又不失數學上的正確、嚴謹，實話說，這真的不容易做到，但我們確實盡了最大的努力。 坊間好的教本不少，如果讀者英文閱讀能力不錯，直接研讀經典原文書也是很好的選項。但我們觀察，大多數數理統學與計量經濟學的教本，寫作的方法多由作者自己本身的角度出發，著重於內容在學術上的嚴謹性，但足以讓初學的讀者們築起莫大的進入障礙。本書嘗試著以讀者的角度出發，替讀者卸除一切理解上的障礙。 目錄 序Preface 符號與縮寫Notation I 數理統計學一講Some Topics in Mathematical Statistics 1 點估計理論Theory of Point Estimation 1.1 充份性Sufficiency 1.1.1 充份統計量之定義 1.1.2 分解定理 1.1.3 指標函數的運用 1.1.4 指數族 1.2 尋找均勻最小變異不偏估計量Finding the UMVUE 1.2.1 Rao-Blackwell改進 1.2.2 Cram´er-Rao下界 1.3 貝氏統計方法Bayesian methods 1.3.1 貝氏估計 2 大樣本理論Large Sample Theory 2.1 分配收斂Convergence in distribution 2.1.1 定義分配收斂 2.1.2 中央極限定理 2.2 機率收斂Convergence in probability 2.2.1 定義機率收斂 2.2.2 弱大數法則 2.2.3 求取一致性估計量 2.3 其他漸近分配性質More on asymptotic distribution 2.3.1 Slutsky定理 2.3.2 Delta法 2.3.3 最大概似估計量的大樣本性質 3 假說檢定理論Theory of Hypothesis Testing 3.1 最強力檢定Most powerful tests 3.1.1 Neyman-Pearson引理 3.1.2 均勻最強力檢定 3.2 廣義概似比Generalized likelihood ratio 3.2.1 廣義概似比檢定初探 3.2.2 兩獨立母體的廣義概似比檢定 3.2.3 廣義概似比檢定延伸 3.2.4 廣義概似比的大樣本性質 II 古典線性迴歸模型Classical Linear Regression Model 4 簡單線性迴歸分析回顧Simple Linear Regression Analysis:A Review 4.1 相關分析與因果關係Correlation and causation 4.1.1 母體相關係數 4.1.2 樣本相關係數 4.1.3 因果關係 4.2 簡單線性迴歸模型Simple linear regression mode 4.2.1 簡單線性迴歸模型的基本假設 4.2.2 簡單線性迴歸係數的點估計 4.2.3 評估簡單線性迴歸係數估計量之表現 4.2.4 簡單線性迴歸模型的殘差性質 4.3 簡單線性迴歸的統計推論Staistical inference in SLR model 4.3.1 簡單線性迴歸係數的抽樣分配 4.3.2 簡單線性迴歸係數的區間估計 4.3.3 簡單線性迴歸係數的假說檢定 4.3.4 簡單線性迴歸模型的整體F檢定與判定係數 4.4 簡單線性迴歸的延伸課題Advanced topics in SLR model 4.4.1 正迴歸與逆迴歸 4.4.2 離差形式與標準化形式 4.4.3 比例因子與資料平移 4.5 無截距與純截距模型No-intercept and intercept-only model 4.5.1 無截距迴歸模型 4.5.2 純截距迴歸模型
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