【機率論】重點整理 (11版)
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機率論重點整理
系列名：統計所‧應數所
ISBN13：9786263341623
出版社：高點文化
作者：郭明慶
裝訂／頁數：平裝／560頁
規格：23cm*17cm*2.6cm (高/寬/厚)
版次：11
出版日：2022/08/03
中國圖書分類：機率論
內容簡介
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，故本書蒐錄至111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。
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
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線性代數論
ISBN13：9789862972250
出版社：文笙
作者：程雋
裝訂／頁數：平裝／634頁
規格：23cm*17cm*3cm (高/寬/厚)
版次：修訂2版
出版日：2022/05/01
中國圖書分類：線性代數
本書對於線性代數理論的鋪陳，依次為歐氏系統、向量空間分析、聯立方程組、廣義線性系統、特徵理論與對角化、喬登理論與應用，最後是以幾個重要的專題附錄作為結束。這是一本為初次接觸線性代數的朋友們所寫的書，旨在為初學者建立清晰的基本理論架構，循本書的節奏按部就班前進，相任能夠紮實地掌握線性代數的核心概念。
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書名：基礎數學(2版)
作者：林雲海
出版社：五南
出版日期：2019/01/10
ISBN：9789577632159
內容簡介
數學本身不但是一種學問，同時也是科學的工具。研讀自然科學或工程的同學莫不需有良好的數學基礎。本書是提供給大一的同學作為先修課程，前三章為函數及微積分基本觀念及技巧，中間三章是有關向量的運算，後面是曲線座標及簡易微分方程，對非數學系的同學來說只要能真正的了解本書以及熟練這些技巧，就有足夠的數學基礎來研讀各專業科目。
目錄
第一章 函數觀念和函數的一些複習1
1-1 函數的定義2
1-2 函數的圖形表示4
1-3 三角、反三角函數、自然對數和指數函數8
第二章 微 分13
2-1 極限14
2-2 連續20
2-3 瞬時速度的觀念22
2-4 導數27
2-5 一般函數的導數31
2-6 導數運算法則33
2-7 三角函數、對數函數和指數函數的導數40
2-8 高階導數48
2-9 微分49
2-10 方程式的微分55
2-11 極大和極小56
2-12 偏導數和全微分62
第三章 積 分73
3-1 曲線下的面積74
3-2 反導數──不定積分78
3-3 變換變數的積分法83
3-4 部分積分87
3-5 部分分式積分90
3-6 定積分和不定積分94
3-7 重積分98
3-8 積分的應用106
第四章 向量代數117
4-1 純量和向量118
4-2 向量的加法──幾何法119
4-3 向量乘法120
4-4 幾何學上的應用128
4-5 直角坐標系的向量132
4-6 三個向量乘積137
4-7 向量的應用141
第五章 向量微分149
5-1 向量微分150
5-2 空間曲線159
5-3 梯度（Gradient）171
5-4 散度（Divergence）178
5-5 旋度（curl）184
5-6 一些有用的向量恆等式189
第六章 向量積分197
6-1 線積分198
6-2 保守向量場204
6-3 面積分209
6-4 體積分214
6-5 高斯發散定理215
6-6 史托克斯定理222
第七章 正交曲線坐標231
7-1 曲線坐標232
7-2 曲線坐標的線段、體積單元235
7-3 曲線坐標的梯度、散度、旋度及散梯度239
7-4 圓球坐標245
7-5 圓柱坐標248
第八章 簡易微分方程式253
8-1 定義254
8-2 一階一次常微分方程式257
8-3 高階線性微分方程式272
8-4 二階線性常係數微分方程式277
8-5 二階線性變數係數微分方程式287
8-6 二階線性微分方程式的應用291
8-7 線性偏微分方程式297
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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
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解讀統計與研究-教你讀懂、判斷和書寫有統計資料的研究報告 (1版)
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解讀統計與研究：教你讀懂、判斷和書寫有統計資料的研究報告
系列名：社會科學研究
ISBN13：9789861913209
出版社：心理
作者：SCHUYLER W. HUCK
譯者：杜炳倫
裝訂／頁數：平裝／576頁
規格：13.2cm*17.2cm (高/寬)
出版日：2010/02/01
中國圖書分類：統計方法
本書教導研究報告的讀者如何閱讀、了解和批判性地評量，包含在專業研究報告裡的統計資訊與研究結果。
本書也有助於應用研究者分析與摘要他們的研究發現。在教育與其他領域的學生需要學習如何詮釋與使用統計與研究報告，但是他們通常不知如何著手。本書清楚地呈現基本的統計與研究概念，並且示範如何採用它們以做出完善的決定。書中呈現、分析和討論超過五百篇源自於當代研究文章的選錄，用以闡釋書中的概念，同時輔以大量的案例、專業術語和複習題以助於這些討論。
本書的特色
˙超過五百篇源自於當代研究文章的選錄（包括圖表及文字部分）用以闡釋概念、優良的作法和常犯的錯誤。其中的四百九十七篇都是在2004年以後所出版的期刊文章，清楚地呈現當代研究者如何分析與詮釋數字式資料。
˙討論關於研究報告的品質，特別是和輸入電腦程式的資料品質有關（「垃圾進去，垃圾出來」的擔憂）。
˙一再的警示研究能夠產生統計顯著性，而不顯示任何在實際（或臨床）上有顯著性的事項。
˙許多選錄皆來自於能引起讀者興趣的研究題目（如：工作時的閒聊、學生的制控因與GPA、回憶夢境的能力）。
「我喜愛本書。當我還是位博士班學生時，我第一次接觸到它。現在，我把它分享給我的研究所學生們。」－Bob Ives, University of Nevada, Reno
目錄
第一章 期刊文章的典型格式
第一節 摘要
第二節 引言
第三節 方法
第四節 結果
第五節 討論
第六節 參考書目
第七節 註解
第八節 兩點最後的評論
術語回顧
閒話統計
第二章 敘述統計學：單變量實例
第一節 圖表方法
第二節 分配模型
第三節 集中趨勢的測量
第四節 變異性的測量
第五節 標準分數
第六節 一些警示
術語回顧
閒話統計
第三章 二變量相關
第一節 相關背後的關鍵概念：關連
第二節 散點圖
第三節 相關係數
第四節 相關矩陣
第五節 不同種類的相關程序
第六節 關於相關的警示
術語回顧
閒話統計
第四章 信度與效度
第一節 信度
第二節 效度
第三節 三點最後的評論
術語回顧
閒話統計
第五章 推論統計學的基本原則
第一節 統計推論
第二節 統計值與母數的概念
第三節 樣本類型
第四節 低回答率、拒絕參與和耗損的問題
第五節 一些警示
術語回顧
閒話統計
第六章 估計
第一節 區間估計
第二節 點估計
第三節 關於區間和點估計的警示
術語回顧
閒話統計
第七章 假設檢定
第一節 六步驟的次序列表
第二節 六步驟的細節審視
第三節 高度顯著和短距錯過的結果
第四節 一些警示
術語回顧
閒話統計
第八章 效力量、檢定力、信賴區間、邦弗朗尼校正
第一節 假設檢定的七步驟
第二節 假設檢定的九步驟
第三節 使用信賴區間進行假設檢定
第四節 校正被誇大的第一類型錯誤率
第五節 一些警示
術語回顧
閒話統計
第九章 關於二變量相關係數的統計推論
第一節 牽涉到單一相關係數的統計檢定
第二節 許多相關係數上的檢定（每一個都被分開對待）
第三節 信度與效度係數的檢定
第四節 比較兩個相關係數
第五節 使用信賴區間於相關係數上
第六節 一些警示
術語回顧
閒話統計
第十章 關於一個或兩個平均數的推論
第一節 關於單一平均數的推論
第二節 關於兩個平均數的推論
第三節 多重依變項
第四節 效力量測量與檢定力分析
第五節 潛藏的前提
第六節 評論
術語回顧
閒話統計
第十一章 使用單向變異數分析檢定三個或更多的平均數
第一節 單向變異數分析的目的
第二節 單向變異數分析和其他種類變異數分析之間的差別
第三節 單向變異數分析的虛無與對立假設
第四節 結果的呈現
第五節 單向變異數分析的假設前提
第六節 統計顯著對照實際顯著
第七節 一些警示
第八節 最後的評論
術語回顧
閒話統計
第十二章 事後與計畫比較
第一節 事後比較
第二節 計畫比較
第三節 評論
術語回顧
閒話統計
第十三章 雙向變異數分析
第一節 單向和雙向變異數分析之間的相似處
第二節 雙向變異數分析的結構
第三節 三個研究問題
第四節 三個虛無假設（和三個對立假設）
第五節 結果的呈現
第六節 後續追蹤檢定
第七節 計畫比較
第八節 關於雙向變異數分析的假設前提
第九節 雙向變異數分析的效力量估計與檢定力分析
第十節 多因子變異數分析裡被誇大的第一類型錯誤率
第十一節 關於雙向變異數分析的一些警示
術語回顧
閒話統計
第十四章 重複測量變異數分析
第一節 單向重複測量變異數分析
第二節 雙向重複測量變異數分析
第三節 雙向混合變異數分析
第四節 三點最後的評論
術語回顧
閒話統計
第十五章 共變異數分析
第一節 涉入任何共變異數分析研究的三個不同變項
第二節 共變量的角色
第三節 虛無假設
第四節 共變量變項的焦點、數量和特質
第五節 結果的呈現
第六節 共變異數分析的檢定力優勢和校正特徵的統計根據
第七節 假設前提
第八節 當比較組別並非以隨機形式組成時之共變異數分析
第九節 有關的議題
第十節 一些警示
術語回顧
閒話統計
第十六章 二變量回歸、多重回歸、邏輯回歸
第一節 二變量回歸
第二節 多重回歸
第三節 邏輯回歸
第四節 最後的評論
術語回顧
閒話統計
第十七章 百分率、比例、次數的推論
第一節 符號檢定
第二節 二項式檢定
第三節 費雪精確檢定
第四節 卡方檢定：引言
第五節 卡方檢定的三種主要類型
第六節 有關卡方檢定的議題
第七節 麥克內瑪卡方檢定
第八節 寇克蘭Q檢定
第九節 使用z檢定處理比例
第十節 一些最後的想法
術語回顧
閒話統計
第十八章 等級的統計檢定（無母數檢定）
第一節 取得排過等級的資料
第二節 將連續變項上的分數轉換成等級的理由
第三節 中位數檢定
第四節 曼—惠尼U檢定
第五節 克—瓦H檢定
第六節 威寇森配對標等檢定
第七節 富利曼等級雙向變異數分析
第八節 等級檢定之巨大樣本版
第九節 結綁
第十節 無母數檢定的相對檢定力
第十一節 一些最後的評論
術語回顧
閒話統計
第十九章 混合研究法的量化部分
第一節 此章的目標
第二節 量化部分對於混合研究法的重要性
第三節 混合方法研究裡的統計範例
第四節 短評
第五節 術語回顧和閒話統計
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高等統計學(Hogg/Probability and Statistical Inference 8e) (8版)
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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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Equity Markets, Valuation, and Analysis
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Equity Markets, Valuation, and Analysis
+作者：Baker
+年份：2020 年1 版
+ISBN：9781119632931
+書號：FI0185H
+規格：精裝/單色
+頁數：448
+出版商：John Wiley
目錄
Chapter 1 Equity Markets, Valuation, and Analysis: An Overview
Part One Background
Chapter 2 Ownership Structure and Stock Classes
Chapter 3 Equity Markets and Performance
Chapter 4 Securities Regulation
Chapter 5 Investor Psychology and Equity Market Anomalies
Part Two Valuation and Analysis
Chapter 6 Financial Statement Analysis and Forecasting
Chapter 7 Fundamentals of Equity Valuation
Chapter 8 Company Analysis
Chapter 9 Technical Analysis
Chapter 10 Discounted Dividend Valuation
Chapter 11 Free Cash Flow Valuation
Chapter 12 Market-based Valuation
Chapter 13 Residual Income Valuation
Chapter 14 Private Company Valuation
Part Three Equity Investment Models and Strategies
Chapter 15 Equity Investing Strategies
Chapter 16 Factor Investing
Chapter 17 Smart Beta Strategies versus Alpha Strategies
Chapter 18 Activist and Impact Investing
Chapter 19 Socially Responsible Investing
Chapter 20 Pooled Investment Vehicles
Part Four Special Equity Topics
Chapter 21 Investing in Private Equity
Chapter 22 Investing in Emerging Markets
Chapter 23 Disclosure Regulations in Emerging Economies and Their Impact onEquity Markets
Chapter 24 Equity Crowdfunding Investments
原價:
1580
售價:
1469
現省:
111元
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計量經濟學:理論.觀念與應用 第二版 2023年 (2版)
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計量經濟學:理論.觀念與應用 第二版 2023年
作/ 譯者：周賓凰 著
ISBN：9789865492557
年份：2023
書號：00107569
開數：16
頁數：536
本書分四大部分：第一部分介紹計量經濟學的統計與線性代數基礎；第二部分介紹基礎的線性迴歸模型；第三部分介紹進階的議題與模型；第四部分則介紹如何撰寫實證研究論文。
從理論、觀念與實際應用三個方面介紹計量經濟學。相對於多數計量經濟學教科書的艱澀難懂，本書從根本的角度，解說多數理論與概念背後的意涵。本書的另一特色是從整個實證研究的步驟，說明如何將計量經濟學的方法應用在實證上。
適用課程︰計量經濟學、財務計量等相關課程。
適用對象︰研究所與大學部高年級學生；財金研究人員。
目錄
第01章 緒論1.1 簡介：什麼是計量經濟學？
1.2 一個簡單例子
1.3 資料型態與模型分類
1.4 什麼是「財務計量」？
1.5 本書的範例與程式
Part I 統計與線性代數基礎
第02章 統計概念回顧：機率部分
2.1 觀念架構：機率與分配
2.2 貝氏定理
2.3 離散隨機變數分配
2.4 常見的離散分配
2.5 連續隨機變數
2.6 常見的連續分配
2.7 聯合分配與聯合動差
2.8 相關與獨立的討論
2.9 條件分配與條件動差
2.10 多變量分配
2.11 常態分配二次式之分配
2.12 多變量分配在財務上的應用：以最適投資組合建構為例（選讀）
第03章 估計與假說檢定
3.1 隨機抽樣與隨機樣本
3.2 估計子抽樣性質：小樣本性質
3.3 估計子抽樣性質：大樣本性質
3.4 常用估計方法
3.5 假說檢定
3.6 實證研究初步：敘述統計量
3.7 實例：台灣、美國與日本股價指數報酬分析
3.8 本章附錄：證明 ((T-1) σ ̂^2)/σ^2 ~X_(T-1)^2
第04章 矩陣代數
4.1 矩陣定義與運算
4.2 矩陣的基本運算
4.3 正交矩陣
4.4 矩陣的「跡數」
4.5 矩陣的行列式
4.6 矩陣的秩
4.7 反矩陣
4.8 二次式與正負定矩陣
4.9 聯立方程式與其解
4.10 特徵根與特徵向量
4.11 對稱矩陣的對角化
4.12 自乘不變矩陣的特徵根
4.13 矩陣的 Kronecker product 與向量化
4.14 向量與矩陣微分
Part II 古典線性迴歸模型：基礎篇
第05章 古典線性迴歸模型
5.1 模型設定
5.2 再談模型與誤差項
5.3 古典線性迴歸模型的矩陣表達形式
5.4 估計：普通最小平方法
5.5 高斯馬可夫定理
5.6 動差法估計 β 與 σ2
5.7 預測
5.8 常態分配下估計與假說檢定
5.9 變異數分析
5.10 實例與迴歸報表結果說明
5.11 概似比檢定、Wald 檢定與拉氏乘數檢定
5.12 非線性假說之檢定：Delta 方法（選讀）
5.13 非常態分配下的估計與假說檢定：大樣本性質分析
5.14 關於線性迴歸模型的幾個評論
5.15 本章小結
5.16 本章附錄
第06章 複迴歸模型：其他相關議題
6.1 複迴歸模型係數的意義
6.2 偏相關係數與相關係數
6.3 交叉（交互）效果
6.4 省略相關之變數與引進不相關變數
6.5 常見模型函數型式
6.6 區分線性與對數模型：MWD 檢定
6.7 RESET 檢定
6.8 ln(y) 為應變數下 y 的預測
6.9 線性重合問題
6.10 資料遺漏問題
6.11 迴歸模型的敏感度分析
6.12 衡量誤差問題
6.13 EIV 問題實例：CAPM 之實證（選讀）
第07章 虛擬變數
7.1 簡介
7.2 虛擬變數與結構性改變
7.3 多於兩群的虛擬變數應用
7.4 虛擬變數與交叉效果
7.5 實例分析：小公司規模效果之檢定
7.6 轉折線（Spline）迴歸
7.7 事件研究法（選讀）
7.8 本章小結：近年的發展
Part III 進階議題與模型
第08章 非 iid 下複迴歸模型之估計與檢定
8.1 一般化最小平方法：Ω 已知下的估計
8.2 Ω 未知下的一致性估計子：可行的 GLS 估計子
8.3 不同誤差項假設下的計量分析架構
第09章 異質變異
9.1 為什麼會有異質變異呢？
9.2 異質變異檢測方法
9.3 已知 Ω 結構下迴歸模型之估計
9.4 未知 Ω 結構下迴歸模型之估計與檢定：White 異質變異調整法
9.5 實例分析：White 異質變異檢測與假說檢定
9.6 ARCH/GARCH 模型
第10章 自我相關
10.1 為什麼誤差項會有序列相關呢？
10.2 自我相關檢測
10.3 自我相關下模型之估計與檢定
10.4 本章小結
第11章 一般化動差法
11.1 一個例子：以 t 分配為例
11.2 GMM 與最適加權矩陣之估計
11.3 GMM 估計子分配與檢定
11.4 GMM 推導應用：iid 與非 iid 下 Sharpe 指標之分配
11.5 GMM 與其他估計方法的關係
11.6 應用實例：股票風險因子能預測 GDP 嗎？
11.7 本章小結
第12章 離散與應變數受限制模型
12.1 離散迴歸模型
12.2 應變數受限制模型
第13章 彷彿無相關迴歸模型
13.1 模型設定
13.2 假說檢定
13.3 SUR 估計子與 OLS 估計子相等的二種情況
13.4 MVRM 之應用：CAPM 檢定
13.5 實例分析
13.6 本章小結
Part IV 結語
第14章 如何撰寫實證研究論文
14.1 為什麼做研究？做什麼研究？
14.2 文章的主要要素
14.3 論文的主要內容
14.4 應用計量經濟的「十誡」
14.5 本章結語：給新進研究者的一些小建議
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Probability and Statistics for Economists 2022 (1版)
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PROBABILITY AND STATISTICS FOR ECONOMISTS 2022 (H)
ISBN： 9780691235943
類別： 經濟學Economics
出版社： PRINCETON UNIVERSITY PRESS
作者： HANSEN
年份： 2022
裝訂別： 精裝
頁數： 416頁
Probability theory is the quantitative language used to handle uncertainty and is the foundation of modern statistics. Probability and Statistics for Economists provides graduate and PhD students with an essential introduction to mathematical probability and statistical theory, which are the basis of the methods used in econometrics. This incisive textbook teaches fundamental concepts, emphasizes modern, real-world applications, and gives students an intuitive understanding of the mathematics that every economist needs to know.
> Covers probability and statistics with mathematical rigor while emphasizing intuitive explanations that are accessible to economics students of all backgrounds
> Discusses random variables, parametric and multivariate distributions, sampling, the law of large numbers, central limit theory, maximum likelihood estimation, numerical optimization, hypothesis testing, and more
> Features hundreds of exercises that enable students to learn by doing
> Includes an in-depth appendix summarizing important mathematical results as well as a wealth of real-world examples
> Can serve as a core textbook for a first-semester PhD course in econometrics and as a companion book to Bruce E. Hansen’s Econometrics
> Also an invaluable reference for researchers and practitioners
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LINEAR ALGEBRA (4版)
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書名：Linear Algebra 4/E
作者：Friedberg / Insel / Spence
出版社：Pearson
出版日期：2013/00/00
ISBN：9781292026503
原價:
1450
售價:
1378
現省:
72元
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【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113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
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AI時代Math元年：用Python全精通統計及機率 (1版)
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【簡介】
全書分為以下幾個部分：
統計學：機率、高斯、隨機、頻率派開始談起，包括統計描述、古典機率模型、離散隨機變數、離散分佈、連續隨機變數及連續分佈一直到高斯部分，包括了一元、二元、多元、條件高斯分佈，中間也提到最重要的斜方差矩陣。
再來的部分說明了隨機，包括了隨機變數，蒙地卡羅、頻率派統計、機率密度。
接下來說明了貝氏定理部分，包括貝氏分類、進階貝氏分類、貝氏推斷入門及進階以及馬可夫鏈蒙地卡羅。
最後一部分則以橢圓為主，包括了馬氏距離、線性迴歸及主成分分析，搭配本書系其它書籍，相信AI的數學，對你來說只會是開心而不是阻礙。
● 宇宙的語言是數學，數學的精華是機率，機率的表達是統計！
● 機器學習、深度學習、人工智慧，控制系統都覆蓋的機率統計基礎
● 統計描述方法：描述、推斷、圖、差、位、距、值、度、變
● 古典機率、條件機率、全機率理論
● 離散變數、離散分佈、連續隨機變數
● 一元、二元、多元、條件高斯分佈、斜方差矩陣
● 隨機變數函式、蒙地卡羅模擬
● 頻率派統計、機率密度、機率質量
● 貝氏定理、貝氏分類、貝氏推斷、馬可夫鏈
● 馬氏距離、線性迴歸、主成分分析
本書資源可至深智官網下載：deepwisdom.com.tw
【目錄】
第1篇 統計
1 機率統計全景
1.1 必備數學工具：一個線性代數小測驗
1.2 統計描述
1.3 機率
1.4 高斯
1.5 隨機
1.6 頻率派
1.7 貝氏派
1.8 橢圓三部曲
2 統計描述
2.1 統計兩大工具：描述、推斷
2.2 長條圖：單特徵資料分佈
2.3 散點圖：兩特徵資料分佈
2.4 有標籤資料的統計視覺化
2.5 集中度：平均值、質心
2.6 分散度：極差、方差、標準差
2.7 分位：四分位、百分位等
2.8 箱型圖：小提琴圖、分佈散點圖
2.9 中心距：平均值、方差、偏度、峰度
2.10 多元隨機變數關係：協方差矩陣、相關性係數矩陣
第 2 篇 機率
3 古典機率模型
3.1 無處不在的機率
3.2 古典機率：離散均勻機率律
3.3 回顧：巴斯卡三角和機率
3.4 事件之間的關係：集合運算
3.5 條件機率：給定部分資訊做推斷
3.6 貝氏定理：條件機率、邊緣機率、聯合機率關係
3.7 全機率定理：窮舉法
3.8 獨立、互斥、條件獨立
4 離散隨機變數
4.1 隨機：天地不仁，以萬物為芻狗
4.2 期望值：隨機變數的可能設定值加權平均
4.3 方差：隨機變數離期望距離平方的平均值
4.4 累積分佈函數（CDF）：累加
4.5 二元離散隨機變數
4.6 協方差、相關性係數
4.7 邊緣機率：偏求和，相當於降維
4.8 條件機率：引入貝氏定理
4.9 獨立性：條件機率等於邊緣獨立
4.10 以鳶尾花資料為例：不考慮分類標籤
4.11 以鳶尾花資料為例：考慮分類標籤
4.12 再談機率1：展開、折疊
5 離散分佈
5.1 機率分佈：高度理想化的數學模型
5.2 離散均勻分佈：不分厚薄
5.3 伯努利分佈：非黑即白
5.4 二項分佈：巴斯卡三角
5.5 多項分佈：二項分佈推廣
5.6 卜松分佈：建模隨機事件的發生次數
5.7 幾何分佈：滴水穿石
5.8 超幾何分佈：不放回
6 連續隨機變數
6.1 一元連續隨機變數
6.2 期望、方差和標準差
6.3 二元連續隨機變數
6.4 邊緣機率：二元PDF 偏積分
6.5 條件機率：引入貝氏定理
6.6 獨立性：比較條件機率和邊緣機率
6.7 以鳶尾花資料為例：不考慮分類標籤
6.8 以鳶尾花資料為例：考慮分類標籤
7 連續分佈
7.1 連續均勻分佈：離散均勻分佈的連續版
7.2 高斯分佈：最重要的機率分佈，沒有之一
7.3 邏輯分佈：類似高斯分佈
7.4 學生t- 分佈：厚尾分佈
7.5 對數正態分佈：源自正態分佈
7.6 指數分佈：卜松分佈的連續隨機變數版
7.7 卡方分佈：若干IID 標準正態分佈平方和
7.8 F- 分佈：和兩個服從卡方分佈的獨立隨機變數有關
7.9 Beta 分佈：機率的機率
7.10 Dirichlet 分佈：多元Beta 分佈
8 條件機率
8.1 離散隨機變數：條件期望
8.2 離散隨機變數：條件方差
8.3 離散隨機變數的條件期望和條件方差：以鳶尾花為例
8.4 連續隨機變數：條件期望
8.5 連續隨機變數：條件方差
8.6 連續隨機變數：以鳶尾花為例
8.7 再談如何分割「1」
第 3 篇 高斯
9 一元高斯分佈
9.1 一元高斯分佈：期望值決定位置，標準差決定形狀
9.2 累積機率密度：對應機率值
9.3 標準高斯分佈：期望為0，標準差為1
9.4 68-95-99.7 法則
9.5 用一元高斯分佈估計機率密度
9.6 經驗累積分佈函數
9.7 QQ 圖：分位- 分點陣圖
9.8 從距離到一元高斯分佈
10 二元高斯分佈
10.1 二元高斯分佈：看見橢圓
10.2 邊緣分佈：一元高斯分佈
10.3 累積分佈函數：機率值
10.4 用橢圓解剖二元高斯分佈
10.5 聊聊線性相關性係數
10.6 以鳶尾花資料為例：不考慮分類標籤
10.7 以鳶尾花資料為例：考慮分類標籤
11 多元高斯分佈
11.1 矩陣角度：一元、二元、三元到多元
11.2 高斯分佈：橢圓、橢球、超橢球
11.3 解剖多元高斯分佈PDF
11.4 平移→旋轉
11.5 平移→旋轉→縮放
12 條件高斯分佈
12.1 聯合機率和條件機率關係
12.2 給定X 條件下，Y 的條件機率：以二元高斯分佈為例
12.3 給定Y 條件下，X 的條件機率：以二元高斯分佈為例
12.4 多元常態條件分佈：引入矩陣運算
13 協方差矩陣
13.1 計算協方差矩陣：描述資料分佈
13.2 相關性係數矩陣：描述Z 分數分佈
13.3 特徵值分解：找到旋轉、縮放
13.4 SVD 分解：分解資料矩陣
13.5 Cholesky 分解：列向量座標
13.6 距離：歐氏距離vs 馬氏距離
13.7 幾何角度：超橢球、橢球、橢圓
13.8 合併協方差矩陣
第 4 篇 隨機
14 隨機變數的函數
14.1 隨機變數的函數：以鳶尾花為例
14.2 線性變換：投影角度
14.3 單方向投影：以鳶尾花兩特徵為例
14.4 正交系投影：以鳶尾花兩特徵為例
14.5 以橢圓投影為角度看線性變換
14.6 主成分分析：換個角度看資料
15 蒙地卡羅模擬
15.1 蒙地卡羅模擬：基於虛擬亂數發生器
15.2 估算平方根
15.3 估算積分
15.4 估算體積
15.5 估算圓周率
15.6 布豐投針估算圓周率
15.7 接受- 拒絕抽樣法
15.8 二項分佈隨機漫步
15.9 兩個服從高斯分佈的隨機變數相加
15.10 產生滿足特定相關性的隨機數
第 5 篇 頻率派
16 頻率派統計推斷
16.1 統計推斷：兩大學派
16.2 頻率學派的工具
16.3 中心極限定理：漸近於正態分佈
16.4 最大似然：雞兔比例
16.5 最大似然：以估算平均值、方差為例
16.6 區間估計：整體方差已知，平均值估計
16.7 區間估計：整體方差未知，平均值估計
16.8 區間估計：整體平均值未知，方差估計
17 機率密度估計
17.1 機率密度估計：從長條圖說起
17.2 核心密度估計：若干核心函數加權疊合
17.3 頻寬：決定核心函數的高矮胖瘦
17.4 核心函數：八種常見核心函數
17.5 二元KDE：機率密度曲面
第 6 篇 貝氏派
18 貝氏分類
18.1 貝氏定理：分類鳶尾花
18.2 似然機率：給定分類條件下的機率密度
18.3 先驗機率：鳶尾花分類佔比
18.4 聯合機率：可以作為分類標準
18.5 證據因數：和分類無關
18.6 後驗機率：也是分類的依據
18.7 單一特徵分類：基於KDE
18.8 單一特徵分類：基於高斯
19 貝氏分類進階
19.1 似然機率：給定分類條件下的機率密度
19.2 聯合機率：可以作為分類標準
19.3 證據因數：和分類無關
19.4 後驗機率：也是分類的依據
19.5 獨立：不代表條件獨立
19.6 條件獨立：不代表獨立
20 貝氏推斷入門
20.1 貝氏推斷：更貼合人腦思維
20.2 從一元貝氏公式說起
20.3 走地雞兔：比例完全不確定
20.4 走地雞兔：很可能一半一半
20.5 走地雞兔：更一般的情況
21 貝氏推斷進階
21.1 除了雞兔，農場發現了豬
21.2 走地雞兔豬：比例完全不確定
21.3 走地雞兔豬：很可能各1/3
21.4 走地雞兔豬：更一般的情況
22 馬可夫鏈蒙地卡羅
22.1 歸一化因數沒有閉式解？
22.2 雞兔比例：使用PyMC3
22.3 雞兔豬比例：使用PyMC3
第 7 篇 橢圓
23 馬氏距離
23.1 馬氏距離：考慮資料分佈的距離度量
23.2 歐氏距離：最基本的距離
23.3 標準化歐氏距離：兩個角度
23.4 馬氏距離：兩個角度
23.5 馬氏距離和卡方分佈
24 線性迴歸
24.1 再聊線性迴歸
24.2 最小平方法
24.3 最佳化問題
24.4 投影角度
24.5 線性方程組：代數角度
24.6 條件機率
24.7 最大似然估計（MLE）
25 主成分分析
25.1 再聊主成分分析
25.2 原始資料
25.3 特徵值分解協方差矩陣
25.4 投影
25.5 幾何角度看PCA
25.6 奇異值分解
25.7 最佳化問題
25.8 資料還原和誤差
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【簡介】
本書特色
•理論架構言簡意賅，要言不繁。
•例（習）題具啟發性，理論計算題並重。
•多數問題附有提示，所有習題均附詳解。
本書適用範圍：
•大學機率學教材。
•大學修習機率學或數理統計者之補充教材。
•升研究所、國家考試機率統計科參考用書。
•研究所「隨機過程」之先修教材。
【目錄】
第1章 基礎機率
1.1 集合概論
1.2 機率之定義及基本定理
1.3 計數原理
1.4 條件機率、機率獨立與貝氏定理
第2章 一元隨機變數
2.1 隨機變數
2.2 隨機變數之函數（一）
2.3 隨機變數之期望值與變異數
2.4 特徵函數 94
第3章 多變量隨機變數
3.1 多元隨機變數
3.2 多變量隨機變數之期望值
3.3 條件期望值
3.4 相關係數
3.5 隨機變數之函數（二）
第4章 重要機率分配
4.1 超幾何分配
4.2 Bernoulli試行及其有關之機率分配
4.3 卜瓦松分配、指數分配與Gamma分配
4.4 一致分配
4.5 常態分配
4.6 二元常態分配
第5章 極限定理
5.1 機率收歛與分配函數收斂
5.2 與 S2 之樣本分配
5.3 中央極限定理
附錄1 2, t 與 F 分配
附錄2 統計計算用表
解 答
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