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内容大纲
本书包括概率论、数理统计两部分，涉及条件分布、期望、大样本理论、估计、假设检验、非参数方法、线性统计模型、统计模拟等，内容取材比较时尚新颖。新版不但重写了很多章节，还介绍了在计算机科学中日益重要的切尔诺夫界，以及矩方法、牛顿法、EM算法、枢轴量、似然比检验的大样本分布等方面的知识，将目前研究前沿的一些问题深入浅出地融入教材。书中内容丰富完整，适当地选择某些章节，可以作为一学年的概率论与数理统计课程的教材，亦可作为一学期的概率论与随机过程的教材。适合数学、统计学、经济学等专业高年级本科生和研究生用，也可供统计工作人员用作参考书。 -
作者介绍
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目录
译者序
前言
第1章 关于概率的引言
1.1 概率的历史
1.2 概率的解释
1.3 试验和事件
1.4 集合论
1.5 概率的定义
1.6 有限样本空间
1.7 计数方法
1.8 组合方法
1.9 多项式系数
1.10 和事件的概率
1.11 统计诈骗
1.12 补充习题
第2章 条件概率
2.1 条件概率的定义
2.2 独立事件
2.3 贝叶斯定理
*2.4 赌徒破产问题
2.5 补充习题
第3章 随机变量及其分布
3.1 随机变量及离散分布
3.2 连续分布
3.3 分布函数
3.4 二元随机变量的分布
3.5 边际分布
3.6 条件分布
3.7 多元分布
3.8 随机变量的函数
3.9 两个或多个随机变量的函数
*3.10 马尔可夫链
3.11 补充习题
第4章 数学期望
4.1 随机变量的数学期望
4.2 数学期望的性质
4.3 方差
4.4 矩
4.5 均值和中位数
4.6 协方差和相关系数
4.7 条件期望
*4.8 效用
4.9 补充习题
第5章 特殊分布
5.1 引言
5.2 伯努利分布和二项分布
5.3 超几何分布
5.4 泊松分布
5.5 负二项分布
5.6 正态分布
5.7 伽马分布
5.8 贝塔分布
5.9 多项分布
5.10 二元正态分布
5.11 补充习题
第6章 大随机样本
6.1 引言
6.2 大数定律
6.3 中心极限定理
6.4 连续性修正
6.5 补充习题
第7章 估计
7.1 统计推断
7.2 先验分布和后验分布
7.3 共轭先验分布
7.4 贝叶斯估计量
7.5 极大似然估计量
7.6 极大似然估计量的性质
*7.7 充分统计量
*7.8 联合充分统计量
*7.9 估计量的改进
7.10 补充习题
第8章 估计量的抽样分布
8.1 统计量的抽样分布
8.2 卡方分布
8.3 样本均值和样本方差的联合分布
8.4 t分布
8.5 置信区间
*8.6 正态分布样本的贝叶斯分析
8.7 无偏估计量
*8.8 Fisher信息量
8.9 补充习题
第9章 假设检验
9.1 假设检验问题
*9.2 简单假设的检验
*9.3 一致最大功效检验
*9.4 双边备择假设
9.5 t检验
9.6 比较两个正态分布的均值
9.7 F分布
*9.8 贝叶斯检验
*9.9 基本问题
9.10 补充习题
第10章 分类数据和非参数方法
10.1 拟合优度检验
10.2 复合假设的拟合优度检验
10.3 列联表
10.4 同质性检验
10.5 Simpson悖论
*10.6 KolmogorovSmirnov检验
*10.7 稳健估计
*10.8 符号检验和秩检验
10.9 补充习题
第11章 线性统计模型
11.1 最小二乘法
11.2 回归
11.3 简单线性回归的统计推断
*11.4 简单线性回归的贝叶斯推断
11.5 一般线性模型与多元回归
11.6 方差分析
*11.7 双因子试验设计
*11.8 具有复制的双因子试验设计
11.9 补充习题
第12章 模拟
12.1 什么是模拟
12.2 为什么模拟是有用的
12.3 特定分布的模拟
12.4 重要性抽样
*12.5 马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法
12.6 自助法
12.7 补充习题
奇数序号习题答案
附录
参考文献
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