本书以全面而有趣的方式介绍概率论与数理统计的基础知识，不仅讲授了实验设计和数据分析方法，而且重视培养将这些原理应用于实践的技能。 第6版主要更新： • 共18个新的“案例研究”，以帮助读者理解新增的概念。 • 第2章包含10个新例子，包括对“恺撒*后一口气”问题的重复独立试验分析。 • 第4章新增一个附录，总结了常用概率密度函数的所有重要属性。 • 第5章重写了参数估计（5.2节）和误差边缘（5.3节）的内容。 • 第8章扩展了关于不同数据模型的讨论，并增加析因数据模型。 • 第11章对非线性模型部分进行了全面修订，重点强调它们与不同增长律的关系。 • 第12章增加一节，展示了如何在不知道任何单个测量值的情况下“重建”k样本数据集的整个ANOVA表。 本书配套网站 www.pearsonhighered.com/mathstatsresources/...(展开全部)

数理统计，ISBN：9787510005343，作者：（美）邵 著

本书第1章简要概述了基于测度论的概率论中的重要概念和结果，这些都是数理统计的重要工具。第2章介绍统计决策理论与统计推断中的一些基本概念。第3章至第7章的每一章都给出了统计决策理论和统计推断中一个重要专题的详细研究：无偏估计、参数模型中的点估计、在非参数设置下的点估计、假设检验、区间估计与置信集。 本书内容除了覆盖统计理论上的经典结果之外，还涉猎近些年得以发展的现代统计理论中的一些专题，包括马尔科夫链蒙特卡罗、准似然、经验似然、统计泛函、广义估计方程、刀切法和自助法。 第二版主要是在第1章中独立地给出了概率论中的重要概念、结论以及证明，并强调了其在统计中的应用；矩母函数和特征函数的阐述更细致，也提供了定理的证明：介绍了一些有用的矩不等式；作为条件期望讨论的延续，增加了条件独立、马尔科夫链与鞅的讨论：介绍了弱收敛与紧性的概念；涵盖了在渐近理论中主要结论的...(展开全部)

《数理统计》是数理统计学专业的基础课教材。内容包括绪论、抽样分布及若干预备知识、点估计、区间估计、参数假设检验、非参数假设检验、Bayes方法和统计决策理论等7章,各章都配备了习题。《数理统计》可作为综合性大学、理工科院校和师范院校概率论与数理统计(简称概统)专业本科生的“数理统计”课的教材或参考书。适当删除书中标“*”的章节,可作为上述相关院校数学系非概率统计专业本科生的“数理统计”教材或参考书。具备微积分、矩阵代数及概率论基本知识的读者皆可使用《数理统计》。

本书是数理统计学的专业基础课教材。内容包括绪论、抽样分布、点估计、区间估计、假设检验、非参数检验和分布的检验、Bayes方法和统计判决理论等七章，各章都配备了习题，可供综合性大学和师范院校数学系或统计系本科生"数理统计"课的教材或参考书。具备微积分、矩阵代数及概率论基本知识的读者皆可使用本书。

本书第1章简要概述了基于测度论的概率论中的重要概念和结果，这些都是数理统计的重要工具。第2章介绍统计决策理论与统计推断中的一些基本概念。第3章至第7章的每一章都给出了统计决策理论和统计推断中一个重要专题的详细研究：无偏估计、参数模型中的点估计、在非参数设置下的点估计、假设检验、区间估计与置信集。 本书内容除了覆盖统计理论上的经典结果之外，还涉猎近些年得以发展的现代统计理论中的一些专题，包括马尔科夫链蒙特卡罗、准似然、经验似然、统计泛函、广义估计方程、刀切法和自助法。 第二版主要是在第1章中独立地给出了概率论中的重要概念、结论以及证明，并强调了其在统计中的应用；矩母函数和特征函数的阐述更细致，也提供了定理的证明：介绍了一些有用的矩不等式；作为条件期望讨论的延续，增加了条件独立、马尔科夫链与鞅的讨论：介绍了弱收敛与紧性的概念；涵盖了在渐近理论中主要结论的...(展开全部)

数理统计，ISBN：9787510005343，作者：（美）邵 著

《高等数理统计(第2版)》是“教育部推荐研究生教学用书”之一。全书共分6章：基本概念、点估计、假设检验、区间估计、统计决策理论与Bayes分析、统计计算方法，书中含有丰富的例子，着力说明统计思想和统计应用，书中还配置了足够的习题，可使读者得到各种基本训练.读完《高等数理统计(第2版)》即可进入数理统计各分支的学习与研究。 《高等数理统计(第2版)》可作为数学专业、统计专业研究生的教学用书和统计工作者的参考书。

《数理统计引论》是以青年科研工作者作为主要对象而编写的。《数理统计引论》严格而系统地阐明了数理统计的基本原理，并尽量反映本学科的现代面貌。关于应用方面只作为解释原理和方法的手段，而不是《数理统计引论》的目的。 《数理统计引论》主要内容有：点估计，假设检验，线性模型和非参数统计等。书末附有习题。

《数理统计引论》是以青年科研工作者作为主要对象而编写的。《数理统计引论》严格而系统地阐明了数理统计的基本原理，并尽量反映本学科的现代面貌。关于应用方面只作为解释原理和方法的手段，而不是《数理统计引论》的目的。 《数理统计引论》主要内容有：点估计，假设检验，线性模型和非参数统计等。书末附有习题。