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.
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【中文書】
書名 : 統計學:觀念與方法 二版
作者 : 管中閔
出版社 : 華泰
ISBN : 9789576095320
內容簡介
本書利用淺顯的文字和實例來解說正確的統計觀念與統計方法,並且將統計應用與電腦運算相結合,是一本具有特點,符合時代需求的統計學入門書。
其特色:
1.強調統計方法的直觀與基本想法,清楚說明應該如何去正確的理解與應用這些統計方法,而不只是一大堆統計公式的堆積。
2.介紹電腦軟體 Excel 的操作,並說明如何利用 Excel 來從事各種統計運算與應用分析。
3.強調電腦模擬的重要性,一方面藉由模擬結果來說明抽象的統計觀念,另一方面介紹模擬的方法以及模擬在統計分析中的應用。
研讀本書後,你將發現統計學其實並不抽象,而是一門「和藹可親」而且具有實用性的學問。
目錄
第1章 緒論
第2章 敘述統計的方法
第3章 基礎機率概念
第4章 單變量隨機變數
第5章 雙變量隨機變數
第6章 常用的特殊分配
第7章 參數估計
第8章 假設檢定
第9章 變異數分析
第10章 簡單線性迴歸:最小平方法
第11章 簡單線性迴歸:統計分析
第12章 多重線性迴歸
第13章 卡方檢定
第14章 電腦模擬
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統計叢書系列-高等統計學之機率論-複習與題解
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高等統計學之機率論複習與題解
+作者:黃文隆著
+年份:2005 年1 版
+ISBN:9867287495
+書號:PS0220S
+規格:16開/平裝/單色
+頁數:648
+出版商:滄海
※本書為「黃文隆著/高等統計學之機率論」之習題解答本。
第1章 機率理論
第2章 機率分配函數
第3章 聯合機率分配函數
第4章 離散型機率模式
第5章 連續型機率模式
第6章 隨機變數的函數
第7章 抽樣分配
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教育哲理:質疑與思辨 (1版)
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教育哲理:質疑與思辨
ISBN13:9786263660106
出版社:五南圖書出版
作者:謝念慈
裝訂/頁數:平裝/304頁
規格:23cm*17cm*1.5cm (高/寬/厚)
重量:500克
版次:1版
出版日:2023/06/10
內容簡介
本書針對教育研究所在職專班研究生的「教育史哲學」,宜以實踐教育哲學為主,質疑與思辨為核心,以孕育教育哲學素養。內容分為「教育哲理:學校篇」與「教育哲理:日常篇」,共分成十三章。第一章寫在「教育哲理」之前;第二章俄烏戰爭再反思「存在主義」;第三章教育哲理二、三事;第四章生命哲學:史蒂夫‧賈伯斯2005年史丹佛大學畢業典禮演講;第五章倫理學:邁可‧桑德爾(Michael Sandel)教授的「正義」課;第六章《易經》智慧與教育哲學;第七章教學;第八章古希臘三大哲人;第九章死亡:《西藏生死書》;第十章關於知識論「理性主義」與「經驗主義」的觀點立場;第十一章意識;第十二章人與人在特有領域的一些概念;第十三章關於教育哲理,其實還想說的是。每章內容整理自這些年課堂的教學體驗、反思與實踐。每章提出概念後,著重於學校教育、家庭教育、生活教育與生命教育的質疑與思辨,並撰寫成哲普型專書,讓在職專班的研究生切入生活享受學習哲學的饗宴。
目錄
上篇 教育哲理學校篇
第一章 寫在「教育哲理」之前
第二章 俄烏戰爭再反思「存在主義」
第三章 教育哲理二、三事
第四章 生命哲學:史蒂夫•賈伯斯2005年史丹佛大學畢業典禮演講
第五章 倫理學:邁可.桑德爾教授的「正義」課
第六章 《易經》智慧與教育哲學
第七章 教學
第八章 古希臘三大哲人
第九章 死亡:《西藏生死書》
第十章 關於知識論「理性主義」與「經驗主義」的觀點立場
第十一章 意識
下篇 教育哲理日常篇
第十二章 人與人在特有領域的一些概念
第十三章 關於教育哲理,其實還想說的是
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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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【書籍印製時偶有輕微墨點,不介意再下單】
書名:機率八百題
作者:黃文璋
出版社:曉園
出版日期:2012/01/01
ISBN:9789571206844
內容簡介
本書共有超過八百題精緻的機率題目,除包含本人所著機率論一書第二版,第一章至第五章之習題(即本書之練習題),並附上夠多的補充題及補遺題。各章練習題與補充題,大致按機率論一書各節之順序,補遺題則不必然,以當綜合演練。本書可提供從大學部至博士班,對機率理論有興趣,或有需求的讀者,自行練習解題的機會。可單獨使用,亦可搭配機率論一書使用。讀者不妨視時間允許,先做練習題,次做補充題,若行有餘力,則續再做補遺題。我們也列了若干隨機程的題目在附錄中。眾所周知,隨機過程乃與機率論關希密切。
本書題目來源,除廣泛收集外,有些是作者個人教學或研究過程中所產生,有些則是女兒彥寧或內人夢娜提供的,包含很多有意思,或具啟發性的題目。女兒及內人除指出本書初稿中的一些缺失,也常帶給我很多靈感,因而豐富本書內容。
本書每題除詳解外,有些並闡釋其內涵,或將相關問題一併討論。因此本書並不只是一本題解而巳。在隨機世界裡,機率的概論,可說幾乎無處不現。希望使用本書者,能鍥而不舍,一題一題徹底地做。如此在基本的機率理論,必可獲得良釨的訓練。葚至也因此可補強學習機率論所需之微積分知識,打下將來繼續往機率或繂計方面鑽研的基礎,或具備善用機率理論,於日後在不同領域從事研究之能力。
本書所有打字工作,主要由國立高雄大學統計學研究所研究生恩豪、基祥及岱雵協助完成。佳芀並執行最後收尾的工作。他們的敬業及專業,使本書能以最佳風貌呈現。非常感謝他們的效率、耐心、及高品質工作成效。
目錄
第一章 機率空間
第二章 隨機變數
第三章 條件機率及條件期望值
第四章 各種轉換
第五章 極限
參考文獻
附錄 隨機過程
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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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計量經濟學(WOOLDRIDGE/INTRODUCTORY ECONOMETRICS: A MODERN APPROACH 7E) (7版)
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【中文翻譯書】
書名:計量經濟學(7版)
原文書名:Introductory Econometrics: A Modern Approach 7e
作者:Jeffrey M. Wooldridge
翻譯:胥愛琦
出版社:華泰
出版日期:2020/04/00
ISBN:9789579282321
內容簡介
本書架構強調將計量經濟學應用到現實世界的問題。每一個計量方法都是研究者分析非實驗性資料時,遇到某特定議題所引出的方法。本書是根據所分析資料的型態來切割主題,與其他書的傳統作法有明顯的不同。
本版主要新增隨機試驗概念的介紹,也增加政策分析之探討。另加入許多新資料集和電腦習題,方便讀者練習。所有實證的結果都可透過本書所附資料重新驗證,或是可在已出版的期刊文章中找到結果,對於有心學習計量經濟學的讀者來說,本書可以提供最佳的導引。
目錄
第1章 計量經濟學的本質與經濟資料
第一篇 橫斷面資料的迴歸分析
第2章 簡單迴歸模型
第3章 複迴歸分析:估計
第4章 複迴歸分析:推論
第5章 複迴歸分析:OLS漸近
第6章 複迴歸分析:進一步的議題
第7章 質性資訊的複迴歸分析
第8章 異質性
第9章 設定和資料問題之進一步探討
第二篇 時間序列資料的迴歸分析
第10章 時間序列資料的基本迴歸分析
第11章 時間序列資料使用OLS之進一步議題
第12章 時間序列迴歸的序列相關和異質變異性
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書名:管理學(14版)
作者:Robbins(洪緯典) 余坤東/審閱
出版社:華泰
出版日期:2019/09/00
ISBN:9789869781527
內容簡介
一、本書翻譯自Stephen P. Robbins與Mary Coulter所著《管理學》(Management 14e)。以組織、管理者、決策為核心,再以管理四大功能向外推展,內容結構清晰、條理分明、邏輯嚴謹,能為讀者建立完整的管理思維。
二、本書內容橫向擴展至全球觀點,縱向深入現代社會改變,包括:設計思考、大數據、職場多元性、社會責任、綠色管理、創造力、創新、創業家精神、分享經濟等,形成鼓勵讀者更進一步思考未來管理議題的現代管理學。
三、每章均提供摘要,協助讀者掌握關鍵概念;每章同時提供適合的個案,有助於讀者加深印象並掌握抽象概念、培養應用能力,並進行反思。
目錄
第一篇 管理學導論
第1章 工作環境中的管理者與你
第2章 決策制定
第二篇 現今工作環境下的管理
第3章 全球管理
第4章 重視多元的工作團隊
第5章 社會意識管理
第6章 變革管理
第7章 管理者的限制
第三篇 規劃
第8章 規劃與目標設定
第9章 策略規劃
第10章 培養創業家精神
第四篇 組織
第11章 組織設計
第12章 以團隊為核心的組織方式
第13章 人力資源管理
第五篇 領導
第14章 人際及組織溝通
第15章 組織行為
第16章 領導
第17章 激勵
第六篇 控制
第18章 控制組織活動及作業
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機率論(Ross/A First Course in Probability 8e )
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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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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)
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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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【數理統計】重點整理 (10版)
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數理統計重點整理
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規格:23cm*17cm*2cm (高/寬/厚)
版次:10
出版日:2022/08/04
中國圖書分類:原理
內容簡介
數理統計學是架構在機率論上的一門科學,其所包含的基礎,含括微積分、高等微積分、機率論、矩陣代數、高等機率論的數學理論。所以若無完整的理論架構予以支撐串聯,易使學習者混淆學習之方向,而誤認為數理統計即是導公式的一門學科;所以本書的撰寫目的,在於建立數理統計學中級以上水準所需的理論與分析之基礎,進而達到快速解題的目標,更能使學習者深刻體認數理統計學的內涵。
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。本書特色如下:
一、試題兼具廣度及深度: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 充分統計量
第二章 點估計論
第三章 決策理論
第四章 區間估計
第五章 假設檢定
第六章 線性模型
附 錄
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數理統計、計量經濟學經典題型解析 (4版)
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中國圖書分類:原理
內容簡介
本書特色
本書是針對研究所考試中,統計學之數理統計與計量經濟學加強之內容。
詳細分析近年的考題,就會發現數理統計的相關範圍以不定時與不限考試類組的方式出現在考卷上,而計量經濟學本來就已經是統計學中之重點章節,由於它的範圍很廣,而大多統計學課本中都只介紹計量經濟學之基本觀念及運算,很難再深入地探討更多的相關問題,讀者只能透過考古題的演練將重點自行整理,但由於考古題是分散的,使得讀者在整理的過程中變得零零碎碎,這樣是無法建立出良好的架構。
有鑑於此,作者透過多年來的教學經驗,分章歸納整理各校研究所及國考等經典試題與詳解,提供讀者建立完整的學習架構,期許讀者在準備過程中更能得心應手、事半功倍,提升應考實力。本書特色如下:
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在各個定義、定理及重點的下方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,讓有興趣的讀者可以再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。
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為了讓讀者可以增加數理統計理論之應用,作者特別針對各定義及定理加入許多練習題及考古題在本書中。但計量經濟學的題型特色常是一題貫穿許多章節,故作者把所有相關的試題也整理在最後的精選試題中,藉由題庫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。本書中的所有例題皆詳解且解說完整,讀者可藉由演練試題並學習解題之技巧。
另,由於本書內容屬於較理論之統計部分,對於數理能力之要求極重,為了方便讀者能夠以最短時間內吸收本書內容及範例詳解,作者特別針對較難的題目錄製了影音解析,建議有需要的讀者,可以下述所附之網址點選購買,必能讓讀者更快速瞭解範例之考題重點及解析之詳細過程。
目錄
第一篇 數理統計
第一章 貝氏估計量(Bayes estimator)
第二章 極限法則
第三章 評估準則
第四章 均勻最小變異不偏估計量(UMVUE)
第五章 假設檢定理論
第二篇 計量經濟學
第0章 矩陣基礎運算
第一章 緒 論
第二章 簡單線性迴歸分析
第三章 複迴歸分析
第四章 殘差分析
第五章 虛擬變數
第六章 線性重合
第七章 自我相關
精選試題
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