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  • 概率论与统计学 洪永淼 著 著 大中专 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 洪永淼 著著
    • 出版社: 中国统计出版社
    • 出版时间:2017-06-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 洪永淼 著著
    • 出版社:中国统计出版社
    • 出版时间:2017-06-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2017-06-01
    • 字数:650000
    • 页数:459
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787503781063
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:中国统计出版社

    概率论与统计学

    作  者:洪永淼 著 著
    定  价:62
    出 版 社:中国统计出版社
    出版日期:2017年06月01日
    页  数:459
    装  帧:平装
    ISBN:9787503781063
    主编推荐

    内容简介

    概率论与数理统计学在经济学、金融学、管理学等学科中有广泛的应用。与微积分和线性代数一样,概率论与数理统计学是不可或缺的经济数学工具。《概率论与统计学》旨在为经济类、管理类研究生提供必要的概率论与数理统计学基础知识,包括概率论基础,随机变量及其概率分布,重要概率分布及其相互关系,多元概率分布,统计抽样导论,收敛与极限定理,参数估计及其评估,参数假说检验,以及经典线性回归分析等。

    作者简介

    洪永淼,先后就读于厦门大学物理学系和政治经济学系,获得物理学学士学位和经济学硕士学位。1986―1987年曾被选拔到中国人民大学经济学培训中心学习现代经济学,翌年赴美国加州大学圣地亚哥校区经济学系学习,获经济学博士学位。

    精彩内容

    目录
    第一章导论
    第一节概率论与现代统计学
    第二节经济学的定量分析
    第三节经济统计分析的基本公理
    第四节统计分析在经济学的作用
    第五节统计分析在经济学的应用局限
    第六节小结
    练习题一
    第二章概率论基础
    第一节随机试验
    第二节概率论的基本概念
    第三节集合理论概述
    第四节概率论基础
    2.4.1概率的解释
    2.4.2基本概率法则
    第五节计数方法
    2.5.1排列
    2.5.2组合
    第六节条件概率
    第七节贝叶斯定理
    第八节独立性
    第九节小结
    练习题二
    第三章随机变量和一元概率分布
    第一节随机变量
    第二节累积分布函数
    第三节离散随机变量
    第四节连续随机变量
    第五节随机变量的函数
    3.5.1离散情形
    3.5.2连续情形
    第六节数学期望
    第七节矩
    第八节分位数
    第九节矩生成函数
    第十节特征函数
    第十一节小结
    练习题三
    第四章重要概率分布
    第一节引言
    第二节离散概率分布
    4.2.1伯努利分布
    4.2.2二项分布
    4.2.3负二项分布
    4.2.4几何分布
    4.2.5泊松分布
    第三节连续概率分布
    4.3.1均匀分布
    4.3.2贝塔分布
    4.3.3正态分布
    4.3.4柯西与稳态分布
    4.3.5对数正态分布
    4.3.6伽玛分布与广义伽玛分布
    4.3.7卡方分布
    4.3.8指数分布与韦伯分布
    4.3.9双指数分布
    第四节小结
    练习题四
    第五章多元随机变量及其概率分布
    第一节随机向量及其联合概率分布
    5.1.1离散情形
    5.1.2连续情形
    第二节边际分布
    5.2.1离散情形
    5.2.2连续情形
    第三节条件分布
    5.3.1离散情形
    5.3.2连续情形
    第四节独立性
    第五节二元变换
    第六节二元正态分布
    第七节期望与协方差
    第八节联合矩生成函数
    第九节独立性和期望
    5.9.1独立性和矩生成函数
    5.9.2独立性和不相关性
    第十节条件期望
    第十一节小结
    练习题五
    第六章统计抽样理论导论
    第一节总体与随机样本
    第二节样本均值的抽样分布
    第三节样本方差的抽样分布
    第四节学生t-分布
    第五节F分布
    第六节充分统计量
    第七节小结
    练习题六
    第七章收敛和极限定理
    第一节极限和数量级
    第二节收敛概念的必要性
    第三节依二次方均值收敛和Lp-收敛
    第四节依概率收敛
    第五节几乎处处收敛
    第六节依分布收敛
    第七节中心极限定理
    第八节小结
    练习题七
    第八章参数估计和评估
    第一节总体与分布模型
    第二节极大似然估计
    第三节极大似然估计的渐近性质
    第四节矩方法与广义矩方法
    8.4.1矩估计法
    8.4.2广义矩估计方法
    第五节广义矩估计方法的渐近性质
    第六节均方误准则
    第七节很优无偏估计量
    第八节Cramer-Rao下界
    第九节小结
    练习题八
    第九章假设检验
    第一节假设检验导论
    第二节Neyman-Pearson引理
    第三节Wald检验
    第四节拉格朗曰乘子检验
    第五节似然比检验
    第六节说明性例子
    9.6.1伯努利分布下的假设检验
    9.6.2正态分布下的假设检验
    第七节小结
    练习题九
    第十章经典线性回归分析
    第一节经典线性回归模型
    第二节普通最小二乘(OLS)估计
    第三节拟合优度和模型选择准则
    第四节OLS估计量的无偏性和有效性
    第五节OLS估计量的抽样分布
    第六节OLS估计量的方差一协方差估计
    第七节参数假设检验
    10.7.1t-检验
    10.7.2F-检验
    第八节应用与重要特例
    10.8.1检验所有解释变量的联合显著性
    10.8.2检验遗漏变量
    10.8.3检验线性参数约束
    第九节广义最小二乘估计
    第十节小结
    练习题十
    第十一章结论
    练习题十一
    参考文献

    售后保障

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