概率论与数理统计

2005-11  

高等教育出版社  

德格奥特  

433  

570000  

无  

本书从Pearson出版公司引进，由北京大学房祥忠等改编。本书包括概率论入门，经典统计和现代统计的基础部分，具体内容包括：概率论，条件概率，随机变量及其分布，数学期望，几种特殊分布，估计，样本分布和评估，假设检验，范畴数据和非参数方法，线性统计模型，模拟。本书难度适中，只需初等微积分知识就可通览，其概率部分是为统计服务的。本书统计部分比国内教材丰富，引进了一些现代统计处理技术。模型比较多，案例涉及面广，实用性强，统计思想阐述与算法更为具体。本书是为高等院校理工科大学生学习概率统计课程编写的教科书，科技人员也可从中获益。

序言 1 概率论引论 1.1 概率论历史 1.2 概率的解释 1.3 试验、事件和样本空间 1.4 概率的定义 1.5 有限样本空间 1.6 组合法 1.7 事件并的概率 1.8 补充练习 2 条件概率 2.1 条件概率的定义 2.2 独立事件 2.3 贝叶斯定理 2.4 补充练习 3 随机变量及其分布 3.1 随机变量和离散分布 3.2 连续分布 3.3 分布函数 3.4 二元随机变量的分布 3.5 边缘分布 3.6 条件分布 3.7 多元随机变量的分布 3.8 随机变量的函数 3.9 两个或多个随机变基的函数 3.10 补充练习 4 期望 4.1 随机变量的期望 4.2 期望的性质 4.3 方差 4.4 矩 4.5 均值和中位数 4.6 协方差和相关系数 4.7 样本均值 4.8 补充练习 5 特殊分布 5.1 引言 5.2 伯努利和二项分布 5.3 超几何分布 5.4 泊松分布 5.5 正态分布 5.6 中心极限定理 5.7 伽马分布 5.8 贝塔分布 5.9 二元正态分布 5.10 补充练习 6 估计 6.1 统计推断 6.2 最大似然估计 6.3 最大似然估计的性质 6.4 补充练习 7 估计量的抽样分布 7.1 统计量的抽样分布 7.2 卡方分布 7.3 样本均值和方差的联合分布 7.4 t分布 7.5 置信区间 7.6 无偏估计 7.7 补充练习 8 假设检验 8.1 假设检验的问题 8.2 t检验 8.3 两个正态分布均值的检验 8.4 F分布 8.5 补充练习 9 属性数据和非参数方法 9.1 拟合优度检验 9.2 复合假设的拟合优度检验 9.3 补充练习 10 线性统计模型 10.1 最小二乘法 10.2 回归 1O.3 简单线性回归的统计推断 10.4 补充练习 统计表 部分习题答案 参考文献 中英文词汇表

　　The concepts of chance and uncertainty are as old as civilization itself.People havealways had to cope with uncertainty about the weather，their food supply，and other as-pects of their environment，and have striven to reduce this uncertainty and its effects.Eventhe idea of gambling has a long history.By about the year 3500 B.C..games of chanceplayed with bone objects that could be considered precursors of dice were apparentlyhighly developed in Egypt and elsewhere.Cubical dice with markings virtually identi-cal to those on modern dice have been found in Egyptian tombs dating from 2000 B.C.We know that gambling with dice has been popular ever since that time and played animportant part in the early development of probability theory.　　It iS generally believed that the mathematical theory of probability was started by theFrench mathematicians Blaise Pascal（1623-1662）and Pierre Fermat（601－1665）whenthey succeeded in deriving exact probabilities for certain gambling problems involvingdice.Some of the problems that they solved had been outstanding for about 300 years.However.numerical probabilities of various dice combinations had been calculated pre-viously bv Girolamo Cardano（1501－1 576）and Galileo Galilei（1564－1642）.　　The theory of probability has been developed steadily since the seventeenth centuryand has been widely applied in diverse fields of study.Today.probability theory iS animportant toolin most areas of engineering.science.and management.Many researchworkers are actively engaged in the discovery and establishment of new applications ofprobability in fields such as medicine，meteorology，photography from satellites，mar-keting，earthquake prediction，human behavior，the design of computer systems，finance，genetics.and law.In many legal proceedings involving antitrust violations or employmentdiscrimination.both sides will present probability and statistical calculations to help sup-port their cases.

无

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　　才读了三分之一，例子巨多，反复从头用到尾啊。适合长时间反复看吧。这本书挺简单的，但是讲的很好，每节书后有难度较高的补充内容或者讲解性质的内容，很有意思。
　　
　　前六章讲述初等概率论。条件概率、条件期望、大数定律和中心极限定理应该多花些时间看看。
　　
　　第七章到第九章讲初等统计学。我刚看了第七章，因为有贝叶斯统计学的基础，所以看着很顺利。贝叶斯估计和极大似然估计还是蛮重要的啊，重要的是思想。
　　
　　第十章到第十二章，补充内容了。分类数据分析、非参数统计、线性统计模型、统计模拟这些内容每个都可以单独找本系统的书看了。
　　
　　读统计书是良好的爱好，希望今年年底把这本书看完吧。。。
　　

　　 堪称经典的概率论与数理统计教材，多年来畅销不衰，被很多名校采用，包括卡内基梅隆大学、哈佛大学、麻省理工学院、华盛顿大学、芝加哥大学、康乃尔大学、杜克大学、加州大学洛杉矶分校等。
　　 本书包括概率论、数理统计两部分，内容丰富完整，适当地选择某些章节，可以作为一学年的概率论与数理统计课程的教材，亦可作为一学期的概率论与随机过程的教材。适合数学、统计学、经济学等专业高年级本科生和研究生用，也可供统计工作人员用作参考书。
　　
　　 叙述清晰易懂，内容深入浅出。作者用大量颇具启发性的例子引入论题、阐释理论和证明。例题涉及面广，除了那些解释基本概念的一些著名例题外，还有很多新颖的例题，描述了概率论在遗传学、排队论、计算金融学和计算机科学中的应用。
　　 内容取材比较时尚新颖。新版不但重写了很多章节，还介绍了在计算机科学中日益重要的Chernoff界，以及矩方法、Newton法、EM算法、枢轴量、似然比检验的大样本分布等方面的知识，将目前研究前沿的一些问题深入浅出地融人教材。
　　 为授课教师免费提供教师解答手册（Instructor’s Solutions Manual）。书后还提供了奇数号习题的答案。
　　
　　

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　　首先要严厉抨击人民邮电不负责任的出版态度！！！且不说内容印刷时有错误出现，更可耻的是纵容翻译者胡乱删减原著内容！这对读者是最不负责任的！！！
　　
　　除此外，就本书自身而言，值4颗星。
　　
　　本书是一册很不错的概率统计基础书籍，对于学习经济学的国内学生来讲，该书内容处于经济学硕士水平。用本书作为高级计量经济的概率统计教材很不错。但是本书在两个方面讲述不很深入：第一是“大数定律和中心极限定理”，这在计量经济一致性理论中起主要作用；第二是有关估计量性质以及各种推断方法比较的内容。需要参考卡塞拉&博格的《统计推断》（2版）来补充学习。
　　
　　MIT经济学博士课程中的计量经济课程分为四个学习序列，高计1就是概率论与统计推断方法，高计2一般进入格林（5版）的学习，所以MIT经济学PhD高计1课程设置一般将卡塞拉&博格的《统计推断》（2版）与格林（5版）教材前六章结合阅读。因此，如果觉得卡塞拉&博格的《统计推断》（2版）较难，则本书是一个不错的替代教材，特别是对于那些只是应用计量研究的学生更是如此。

　　难度低于Statistical Inference，适合初学者。书中以大量的例子使读者理解概率统计。
　　该书的习题难度适中，很有代表性，值得读者做。

　　老外的语言就是好，这书不错。缺点就是有的比较简单，不过看statistical inference可以补全，可惜国内人邮出版的删了不少。

7月已经到了啊=_=

是啊，互动网7月4日就开始现货销售了，别的网店要慢些，一般情况下，互动网要比别的网店早一周到货，
http://product.china-pub.com/3661976。京东也有货了http://book.360buy.com/11038497.html。卓越和当当也都开始销售了。欢迎你选购，希望你受益。

没有中文版吗？

没有中文版，这本书的英文不是很难，应该还可以读，当然如果认真读完了这本书，不仅系统、全面地掌握了概率统计的知识及相关应用，英语水平也会上一个台阶。

哎，可怜的共轭先验啊

和统计推断一起看 噢噢噢噢噢噢