Student Solutions Manual for Devore/Berk's Modern Mathematical Statistics with Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cengage Learning

作者:Jay L. Devore

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2006-1-3

价格:USD 46.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780534404741

丛书系列:

图书标签:

• 数学统计
• 概率论
• 统计推断
• 解题手册
• Devore
• Berk
• 高等教育
• 应用统计
• 统计学
• 学生辅导

现代统计学在应用中的精炼实践：一本深入探索的指导手册 本书旨在为学习概率论与数理统计的学生提供一套系统、详尽的学习辅助工具，特别侧重于将抽象的数学概念与实际应用相结合。本书的定位是成为一本不可或缺的实践指南，帮助读者深入理解统计学原理，并熟练运用相关方法解决实际问题。 核心内容与编排结构： 本书的编排紧密围绕现代统计学核心主题展开，内容涵盖概率的根本概念、随机变量的性质、常见概率分布的特征，以及统计推断的基石——参数估计与假设检验。每一章节的设计都力求逻辑清晰，层层递进，确保学习过程的连贯性与系统性。 概率论基础： 开篇从概率的基本定义、事件的运算、条件概率、独立性等概念入手，为后续统计推断打下坚实的基础。特别强调了随机变量的引入及其与实际观测数据之间的联系，为理解复杂统计模型奠定了必要的前置知识。 随机变量与概率分布： 深入探讨了离散型和连续型随机变量的概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF），以及累积分布函数（CDF）。书中详细介绍了多种重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布等，并对其统计特性（均值、方差、矩母函数等）进行了深入剖析。此外，还对多维随机变量及其联合分布、边缘分布、条件分布进行了阐述，为理解多元统计分析奠定基础。 抽样分布与中心极限定理： 重点阐述了抽样分布的概念，以及样本均值、样本方差等统计量的分布特性。中心极限定理的引入尤为关键，它揭示了当样本量足够大时，样本均值的分布趋向于正态分布，这是许多参数估计和假设检验方法得以成立的重要理论依据。 参数估计： 详细介绍了点估计和区间估计两种主要的参数估计方法。点估计部分，深入探讨了矩估计法和最大似然估计法，分析了它们的优缺点以及如何判断估计量的性质（如无偏性、有效性、一致性）。区间估计部分，重点介绍了置信区间的构造原理，包括针对均值、方差、比例等参数的置信区间的推导和解释，强调了置信水平的含义及其在实际解释中的应用。 假设检验： 另一统计推断的核心内容，本书对其进行了详尽的阐述。从基本概念如原假设、备择假设、检验统计量、拒绝域、P值入手，介绍了如何科学地进行假设检验。书中详细讲解了针对均值、方差、比例等参数的各种单样本和双样本检验方法，包括Z检验、t检验、卡方检验、F检验等。同时，也探讨了假设检验中第一类错误（α）和第二类错误（β）的概念，以及功效（power）的计算和影响因素，强调了在实际应用中如何权衡不同类型错误的风险。 回归分析基础： 引入了简单线性回归模型，阐述了如何通过最小二乘法估计回归系数，并对模型的拟合优度进行检验。这为读者理解更复杂的统计建模技术奠定了基础。 特色与优势： 本书并非单纯的理论堆砌，而是将理论与实践紧密结合，其显著特色在于： 深入的原理剖析： 对于每一个统计概念和方法，本书都提供了清晰的数学推导和理论解释，帮助读者理解“为什么”这样做，而非仅仅“怎么做”。 丰富的示例应用： 全书穿插了大量精心设计的示例，这些示例来源于实际生活和科学研究的各个领域，能够直观地展示统计学原理的应用场景，帮助读者建立感性认识。 细致的步骤引导： 在介绍具体的统计方法时，本书会给出详细的操作步骤和计算过程，帮助读者理解每一步的目的和意义。 概念辨析与易错点提示： 对于统计学中容易混淆的概念和常见错误，本书会进行有针对性的辨析和提示，帮助读者避免误区。 严谨的数学表述： 书中使用了规范的数学语言和符号，确保了内容的严谨性，但同时辅以通俗易懂的解释，使得非数学专业背景的学习者也能逐步掌握。 学习目标： 通过学习本书，读者将能够： 建立扎实的统计学理论基础： 深刻理解概率论和数理统计的基本概念、原理和定理。 熟练掌握统计推断的核心技术： 能够独立完成参数的点估计、区间估计和假设检验。 理解统计模型在实际问题中的应用： 能够将抽象的统计方法应用于分析和解决实际数据问题。 培养严谨的科学思维： 提升数据分析和问题解决的能力，形成科学的决策依据。 为进一步学习高级统计学打下坚实基础： 为将来深入研究回归分析、时间序列分析、贝叶斯统计等更广泛的统计学领域做好准备。 总之，本书致力于为每一位追求精深统计学理解的学习者提供一条清晰、严谨且充满实践指导的学习路径，使其能够自信地驾驭现代统计学的强大力量，并将其应用于千变万化的实际应用场景中。

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