Nonparametric Statistics and Related Topics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:North-Holland

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1992-05

价格:USD 157.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780444892225

丛书系列:

图书标签:

Nonparametric statistics
Statistical inference
Hypothesis testing
Data analysis
Mathematical statistics
Probability
Rank tests
Distribution-free methods
Robust statistics
Statistical modeling

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

统计学原理与方法：从基础到前沿本书旨在为读者提供一个全面而深入的统计学知识体系，涵盖从经典概率论到现代统计建模的广泛领域。我们不仅仅局限于理论的讲解，更注重统计方法的实际应用，并通过丰富的案例和练习，帮助读者掌握分析数据、解读结果以及做出科学决策的能力。本书适合统计学专业本科生、研究生，以及需要运用统计学知识进行研究和实践的各领域专业人士。第一部分：统计学基础回顾与概率论基石在深入探讨各种统计方法之前，理解统计学的基本概念和概率论的原理至关重要。本部分将首先回顾统计学的核心思想，包括数据的收集、整理、描述和推断。我们将详细介绍描述性统计量的计算与解释，如均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等，以及如何利用直方图、箱线图、散点图等可视化工具直观地呈现数据特征。接着，我们将重点回顾概率论的关键概念，为后续的统计推断打下坚实基础。这包括：随机事件与概率：理解随机现象及其量化描述，学习概率的基本公理和常用计算规则，如加法法则、乘法法则和全概率公式。随机变量及其分布：区分离散型和连续型随机变量，深入理解常见的离散分布（如二项分布、泊松分布）和连续分布（如均匀分布、指数分布、正态分布）。特别是正态分布，我们将探讨其性质、重要性及其在统计推断中的核心作用。联合分布与条件概率：学习如何描述多个随机变量之间的关系，理解联合概率、边缘概率和条件概率的概念，以及它们在多变量分析中的应用。期望与方差：深入理解随机变量的期望（均值）和方差（离散程度）的定义及其性质，探讨其在刻画变量中心趋势和变异性中的意义。大数定律与中心极限定理：这两个基本定理是统计推断的理论基石。我们将详细阐述它们的内涵，并通过直观的解释和实例展示它们如何支持我们从样本推断总体的性质。第二部分：统计推断的核心方法在掌握了概率论的基础之后，本部分将转向统计推断的核心内容，即如何利用样本数据来对总体特征进行估计和检验。参数估计：点估计：介绍矩估计法和最大似然估计法，比较它们的优缺点，并探讨估计量的性质，如无偏性、有效性、一致性。区间估计：讲解置信区间的概念，如何构造不同分布（如正态分布、t分布、卡方分布、F分布）下的置信区间，并深入理解置信水平的含义。我们将详细介绍均值、方差、比例等参数的置信区间估计。假设检验：基本原理：阐述假设检验的逻辑框架，包括原假设（H0）和备择假设（H1）的设定，检验统计量的选择，拒绝域的确定，以及P值的概念和解释。两类错误：详细讲解第一类错误（弃真）和第二类错误（取伪），以及功效（power）的概念，并探讨如何权衡这两种错误。单样本检验：学习如何对单个总体的均值、方差、比例进行假设检验，例如Z检验、t检验、卡方检验。两样本检验：掌握如何比较两个独立样本或配对样本的均值、方差、比例的差异，如独立样本t检验、配对样本t检验、F检验、卡方检验。方差分析 (ANOVA)：学习如何比较三个或三个以上组的均值是否存在显著差异，深入理解单因素方差分析和多因素方差分析的原理和应用。线性回归与相关分析：相关分析：介绍相关系数的计算与解释，以及如何检验相关关系的显著性。简单线性回归：讲解如何建立一个自变量和一个因变量之间的线性模型，讨论回归方程的估计、检验和解释，以及决定系数（R方）的意义。多重线性回归：扩展到多个自变量对因变量的影响，学习如何构建和解释多重线性回归模型，包括变量选择、多重共线性问题和残差分析。第三部分：高级统计建模与分析技术在掌握了基础的统计推断方法后，本部分将进一步介绍更高级的统计建模技术，以应对更复杂的数据和研究问题。广义线性模型 (GLM)：背景与动机：介绍传统线性模型在处理非正态分布响应变量时的局限性。逻辑回归：详细讲解逻辑回归模型，如何用于二分类响应变量的分析，包括模型拟合、参数解释（Odds Ratio）和模型评估。泊松回归：学习如何使用泊松回归模型分析计数型数据。其他GLM模型：简要介绍其他GLM模型的应用场景。时间序列分析：基本概念：介绍时间序列数据的特点，如趋势、季节性、周期性和随机性。平稳性与自相关：理解平稳时间序列的定义，以及自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）在识别模型结构中的作用。经典模型：深入讲解ARIMA模型（自回归积分滑动平均模型）的构建、拟合和预测，包括MA、AR、ARMA模型的原理。时间序列预测：介绍基于时间序列模型的预测方法。生存分析：核心概念：介绍生存时间、删失数据（censoring）等概念，以及它们在生存分析中的重要性。 Kaplan-Meier估计：学习如何估计生存函数和生存曲线。 Log-rank检验：掌握如何比较不同组之间的生存曲线是否存在差异。 Cox比例风险模型：讲解如何构建Cox模型，分析多个协变量对生存时间的影响，并理解其风险比（Hazard Ratio）的含义。贝叶斯统计推断：贝叶斯定理：详细阐述贝叶斯定理，以及先验分布、似然函数和后验分布的概念。贝叶斯估计与检验：介绍如何进行贝叶斯点估计和区间估计，以及贝叶斯假设检验的思路。马尔可夫链蒙特卡洛 (MCMC)：简要介绍MCMC方法在贝叶斯统计推断中的应用，用于复杂模型后验分布的模拟。第四部分：数据分析实践与案例研究理论知识的学习离不开实际操作。本部分将重点放在数据分析的实践环节。数据处理与清洗：介绍数据预处理的重要性，包括缺失值处理、异常值检测与处理、数据转换等常见技术。统计软件应用：结合流行的统计软件（如R、Python的统计库、SPSS等），演示如何实现前面章节介绍的各种统计方法。我们会提供详细的代码示例和操作指南。案例研究：精选来自不同学科领域（如医学、经济学、社会学、工程学等）的真实数据，进行深入的案例分析。通过分析真实数据，读者可以更好地理解统计方法的应用场景、挑战以及结果的解读。统计报告撰写：指导读者如何清晰、准确地撰写统计分析报告，包括方法介绍、结果呈现、结论解释和局限性讨论。本书的特点：理论与实践并重：既深入讲解统计学理论的精髓，又强调实际操作和应用。循序渐进的结构：从基础概念到高级模型，逻辑清晰，便于读者逐步掌握。丰富的案例与习题：帮助读者巩固知识，提升分析能力。前沿方法的介绍：涵盖广义线性模型、时间序列分析、生存分析和贝叶斯统计等现代统计学的重要分支。易于理解的语言：采用清晰易懂的语言，避免过多的专业术语，并辅以直观的图示和解释。通过学习本书，读者将能够扎实地掌握统计学的基本原理和方法，具备独立进行数据分析和建模的能力，从而在各自的研究和实践领域做出更科学、更有效的决策。