Estadistica matematica con aplicaciones/ Mathematical Statistics with Applications (Spanish Edition) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Dennis Wackerly

出品人:

页数:250

译者:

出版时间:2009-08-31

价格:USD 83.95

装帧:Paperback

isbn号码:9789708300100

丛书系列:

图书标签:

Estadística matemática
Estadística aplicada
Matemáticas
Probabilidad
Inferencia estadística
Regresión
Análisis de varianza
Muestreo
Distribuciones de probabilidad
Estadística española

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具体描述

概率的艺术与科学：探索统计学的严谨之美本书将带领您踏上一段穿越概率论和数理统计宏伟殿堂的旅程。它并非罗列枯燥的公式和定理，而是致力于揭示隐藏在数据背后的深刻逻辑，以及如何运用数学工具去理解和预测现实世界的现象。我们将从概率的基本概念出发，逐步深入，构建起坚实的理论基础，为后续统计学的应用铺平道路。第一篇：概率的基石——理解随机性我们从最基本的概率概念入手，例如样本空间、事件以及概率的定义。您将学习如何量化不确定性，并通过各种概率公理和基本定理来理解事件之间的关系。随后，我们将深入探讨条件概率和独立性，理解它们在复杂决策中的作用。贝叶斯定理将作为连接先验知识与观测数据的强大工具出现，帮助我们更新信念，做出更明智的推断。为了更清晰地描述随机现象，我们将引入随机变量的概念，区分离散型和连续型随机变量，并介绍它们各自的重要概率分布，如二项分布、泊松分布、指数分布、均匀分布和正态分布。这些分布模型是描述自然界和社会现象的基石。您将学习如何计算期望值和方差，理解它们作为随机变量统计特性的重要意义，并初步接触到大数定律和中心极限定理，它们揭示了大量随机试验的平均结果趋于稳定的规律，是统计推断的理论基石。第二篇：统计推断的利器——从样本到整体在掌握了概率论的理论框架后，我们将进入统计推断的世界。这里，数据是我们探索的语言。我们将学习如何从有限的样本数据中对未知的人群参数进行估计。点估计将提供对参数的单一最佳猜测，而区间估计则通过构建置信区间，给出参数可能取值的范围，并量化估计的不确定性。我们将重点关注最大似然估计和矩估计等常用方法，并讨论它们的性质。假设检验是统计推断的核心内容之一。您将学习如何提出假设，设计检验统计量，并根据样本数据做出拒绝或不拒绝原假设的决策。我们将介绍各种类型的假设检验，包括Z检验、t检验、卡方检验和F检验，并探讨它们在不同场景下的应用。理解P值和显著性水平的概念，以及如何正确解释假设检验的结果，是做出可靠科学结论的关键。第三篇：模型的构建与应用——揭示数据中的模式统计模型为我们提供了一个框架，用以描述变量之间的关系。我们将从最简单的线性回归模型开始，学习如何估计回归系数，并解释它们所代表的含义。您将了解如何评估模型的拟合优度，以及如何进行模型的假设检验。随后，我们将拓展到多元线性回归，理解如何同时考虑多个预测变量对响应变量的影响。除了线性模型，我们还将探索其他重要的统计模型。例如，方差分析（ANOVA）将帮助我们比较多个群体的均值是否存在显著差异，这在实验设计和数据分析中至关重要。非参数统计方法也将被介绍，它们在数据不满足某些分布假设时提供了一种替代的统计推断途径。第四篇：专题探讨与前沿视野本书的最后部分将带领您领略统计学在不同领域的实际应用。我们将探讨一些专题，例如时间序列分析，它用于分析随时间变化的数据，如股票价格或经济指标。生存分析将帮助我们理解事件发生的时间，如患者的生存期或机器的失效时间。此外，我们还会初步接触一些更高级的主题，如贝叶斯统计学在现代数据科学中的兴起，以及统计模拟在复杂问题求解中的作用。通过本书的学习，您将不仅能够理解概率论和数理统计的严谨逻辑，更重要的是，您将掌握运用这些强大的工具去分析、解释和理解我们周围的世界。本书旨在培养您独立思考和解决实际问题的能力，让您能够自信地驾驭数据，从中提取有价值的见解。