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标签:统计学

  • 統計與真理

    作者:Calyampudi Radhakris

  • 金融时间序列分析

    作者:[美] Ruey S. Tsay

    本书是金融时间序列分析领域不可多得的上乘之作,第1版面世后即成为该领域最具影响力的作品。作者在全面阐述金融时间序列分析理论知识的同时,还系统地介绍了金融计量经济模型及其在金融时间序列数据的建模和预测中的应用。第3版使用能够免费得到的R软件包,可以对金融数据进行实证分析,也可以使用现实的例子对相关计算和分析进行说明。本书还对金融计量经济学的最新进展进行了深入分析,例如实现波动率、条件风险值、统计套利及持续期和动态相关模型的应用。 第3版新增加的内容还包括以下几方面。  在高频数据分析和市场微观结构的所有讨论中,都使用了非线性持续期模型。 新增加了一些非线性模型和方法的应用。  更新了多元时间序列分析,分析了协整应用到配对交易分析的实用性。 使用损失函数这个新的统一的方法分析风险值。  在相依数据的极值、分位数和风险值的研究中,引入了极值指数。
  • 有趣的统计

    作者:[美] Bruce Frey

    本书介绍的实用技巧运用了统计学原理,还借鉴了教育学和心理学上的测量和实验研究方法。这些技巧可以帮你解决商业、游戏以及日常生活中的各类问题。 本书主要内容: 在德州扑克、二十一点、轮盘赌、骰子游戏甚至买彩票时如何聪明地下注 设计能稳操胜券的酒吧赌注,赢到钱,在朋友面前赚足面子 预测体育比赛结果,知道足球比赛中何时应该“得两分” 揭秘惊人巧合,辨别真正的随机行为和表面上的随机行为 识别伪造数据,揭穿欺骗行为,破解密码 如何将观察结果与被观察对象分离 你是一位睡梦中都在做统计的统计迷,还是能够从趣味解题中找到乐趣的普通人?无论如何,只要善用本书介绍的知识,都能大大提高自己做事的成功几率。
  • 实用非参数统计

    作者:W.J.Conover

    非参数统计是21世纪统计理论的三大发展方向之一。标准的参数方法强烈地依赖于对数据分布的假设,而非参数方法对模型要求甚少,且更加简单和稳健。随着计算工具的发展,非参数统计模型在许多领域中有越加广泛的应用。非参数统计不仅是统计类学科的必修课,也是统计应用工作者必须掌握的基本方法和思想。   本书是作者多年从事非参数统计研究和教学的经验总结。作者用清晰、简洁的语言和丰富的实例,为读者介绍了何时以及如何应用最普遍的非参数统计方法。书后配备了大量意义丰富的习题并附有部分答案。本书为国外众多学校所采用,是一本备受赞誉的非参数统计方面的权威教材。   非参数统计为有效地分析试验设计及其实际问题中所获得的数据提供了丰富而有说服力的统计工具,而本书则从问题背景与动机、方法引进、理论基础、计算机实现、应用实例、文献综述等诸多方面介绍了非参数统计方法,其内容包括:基于二项分布的检验、列联表、秩检验、Kolmogorov—Smirnov型统计量等,本书内容丰富、思路清晰、层次分明,在强调实用性的同时,突出了应用方法与理论的结合,书中的正文和习题中都提供了大量的实际案例,书中最后有许多统计用表以及奇数号习题解答和术语索引。 本书作为非参数统计的基础教材,适用于统计学专业的高年级本科生和研究生课程的教学,也可提供给从事统计学应用与研究、数据的分析处理及其相关领域的专业人员阅读与参考。
  • 统计学

    作者:凯勒[GeraldKelle

    《统计学:在经济和管理中的应用》(第6版)作者三步走的问题解决方法论把统计问题的解答分解成可控的三个部分:识别、计算、解释。此外,读者还可以到相关网站免费下载CD资源,这一有益的工具为学习统计学提供了新的路径,其内容包括19个看图统计控件、Data Analysis Plus 4.0、Microsoft,Excel插件、学习向导以及以Excel、Minitab、JMP、SPSS与ASCⅡ等格式存储的数据文件。
  • 统计决策理论和贝叶斯分析

    作者:James O.Berger

    The relationships (both conceptual and mathematical) between Bayesian analysis and statistical decision theory are so strong that it is somewhat unnatural to learn one without the other. Nevertheless, major portions of each have developed separately. On the Bayesian side, there is an extensively developed Bayesian theory of statistical inference (both subjective and objective versions). This theory recognizes the importance of viewing statistical analysis conditionally (i.e., treating observed data as known rather than unknown), even when no loss function is to be incorporated into the analysis. There is also a well-developed (frequentist) decision theory, which avoids formal utilization of prior distributions and seeks to provide a foundation for frequentist statistical theory. Although the central thread of the book will be Bayesian decision theory, both Bayesian inference and non-Bayesian decision theory will be extensively discussed. Indeed, the book is written so as to allow, say, the teaching of a course on either subject separately.
  • 概率论与数理统计教程习题与解答

    作者:茆诗松

    《概率论与数理统计教程习题与解答》为《概率论与数理统计教程》(茆诗松等编)的配套辅导书。原《教程》共分8章40节,含有612道习题,《概率论与数理统计教程习题与解答》为每节缩写了“概要”,对每道习题作了详细解答,有些习题还作了较为深入的讨论。此外还补充了部分习题与解答,其中大部分是历届硕士研究生入学考试题目。 阅读《概率论与数理统计教程习题与解答》将对概率论与数理统计的独特思维方式和计算技巧会有更深一步的理解,对教与学都会有很大帮助。《概率论与数理统计教程习题与解答》可作为数学类专业的学生学习概率论与数理统计的参考书,也可作为参加研究生考试的学生的学习辅导书。
  • 统计套利

    作者:(美)安德鲁·波尔(Andrew Pol

    本书论述统计套利的历史,描述了从20世纪80年代开始,这项策略自摩根士丹利诞生的第一天,一直到考验重重的21世纪初期;本书也诠释了统计套利如何运作的方式,以及为什么管用的原因。作者根据自己的研究结果,以及八年来操作统计套利避险基金的经验,写成本书,对于统计套利二十余年的发展,进行了完整的回顾。 本书充满了许多创新的信息与专家的忠告;不论是想要对这个领域有整体看法的个人投资者,或者是希望对模型化、风险管理以及如何应用这项策略,想要得到更关键而深入见解的机构投资人来说,本书所包含的重要分析,极具吸引力。
  • Head First Statistics

    作者:Dawn Griffiths

    Wouldn't it be great if there were a statistics book that made histograms, probability distributions, and chi square analysis more enjoyable than going to the dentist? "Head First Statistics" brings this typically dry subject to life, teaching you everything you want and need to know about statistics through engaging, interactive, and thought-provoking material, full of puzzles, stories, quizzes, visual aids, and real-world examples. Whether you're a student, a professional, or just curious about statistical analysis, "Head First's" brain-friendly formula helps you get a firm grasp of statistics so you can understand key points and actually use them. Learn to present data visually with charts and plots; discover the difference between taking the average with mean, median, and mode, and why it's important; learn how to calculate probability and expectation; and much more."Head First Statistics" is ideal for high school and college students taking statistics and satisfies the requirements for passing the College Board's Advanced Placement (AP) Statistics Exam. With this book, you'll: study the full range of topics covered in first-year statistics; tackle tough statistical concepts using Head First's dynamic, visually rich format proven to stimulate learning and help you retain knowledge; explore real-world scenarios, ranging from casino gambling to prescription drug testing, to bring statistical principles to life; discover how to measure spread, calculate odds through probability, and understand the normal, binomial, geometric, and Poisson distributions; and conduct sampling, use correlation and regression, do hypothesis testing, perform chi square analysis, and more.Before you know it, you'll not only have mastered statistics, you'll also see how they work in the real world. "Head First Statistics" will help you pass your statistics course, and give you a firm understanding of the subject so you can apply the knowledge throughout your life.
  • Mathematical Statistics and Data Analysis

    作者:John A. Rice

    This is the first text in a generation to re-examine the purpose of the mathematical statistics course. The book's approach interweaves traditional topics with data analysis and reflects the use of the computer with close ties to the practice of statistics. The author stresses analysis of data, examines real problems with real data, and motivates the theory. The book's descriptive statistics, graphical displays, and realistic applications stand in strong contrast to traditional texts which are set in abstract settings.
  • 统计决策论及贝叶斯分析

    作者:(美)James O.Berger

    统计决策论及贝叶斯分析:第二版,ISBN:9787503725333,作者:(美)[J.O.伯杰]James O.Berger著;贾乃光译
  • 计算统计

    作者:Geof H.Givens,Jennif

    随着计算机的快速发展, 数理统计中许多涉及大计算量的有效方法也得到了广泛应用与迅猛发展, 可以说, 计算统计已是统计中一个很重要的研究方向. 本书既包含一些经典的统计计算方法, 如求解非线性方程组的牛顿方法、传统的随机模拟方法等, 又全面地介绍了近些年来发展起来的某些新方法, 如模拟退火算法、基因算法、EM算法、MCMC方法、Bootstrap方法等, 并通过某些实例, 对这些方法的应用进行了较详细的说明. 本书最后还提供了各种难度的习题. 本书可作为数学、统计学、科学计算等专业的本科生教材, 也可供统计学方向的研究生、工程技术人员和应用工作者参考使用.
  • 实用多元统计分析

    作者:约翰逊

    多元统计分析是统计学中内容十分丰富、应用范围极为广泛的一个分支。在自然科学和社会科学的许多学科中,研究者都有可能需要分析处理有多个变量的数据的问题。能否从表面上看起来杂乱无章的数据中发现和提炼出规律性的结论,不仅需要对所研究的专业领域有很好的训练,而且要掌握必要的统计分析工具。 对研究者来说,本书是学习掌握多元统计分析的各种模型和方法的一本有价值的参考书:首先,它做到了“浅入深出”,既可供初学者入门,又能使有较深基础的人受益;其次,它既侧重于应用,又兼顾必要的推理论证,使学习者既能学到“如何”做,又能在一定程度上了解“为什么”这样做;最后,它内涵丰富、全面,不仅基本包括各种在实际中常用的多元统计分析方法,而且对现代统计学的最新思想和进展有所介绍。值得一提的是,本书中有大量来自实际问题的数据实例,通过对这些实例的分析,读者可以学到如何将一个实际问题转化为恰当的统计问题,进而选择恰当的方法来进行分析。
  • 概率论与数理统计

    作者:陈希孺

    《概率论与数理统计》是由中国科学技术大学出版社出版的。
  • 概率论与数理统计教程

    作者:茆诗松//程依明//濮晓龙

    由茆诗松等编著的《概率论与数理统计教程》为普通高等教育“十一五”国家级规划教材。全书共八章,前四章为概率论部分,主要叙述各种概率分布及其性质,后四章为数理统计部分,主要叙述各种参数估计与假设检验。 《概率论与数理统计教程》的编写从实例出发;图文并茂,通俗易懂,注重讲清楚基本概念与统计思想,强调各种方法的应用,适合初次接触概率统计的读者阅读。全书插图100多幅,例题250多道,习题600余道。 本书可供高等学校数学类专业与统计学专业作为教材使用,亦可供其他专业类似课程参考,也适合自学使用。
  • 机会的概率有多大

    作者:霍兰

    我们的生活受概率支配,但是概率究竟是什么东西呢?本书中杰出的统计学兼作家巴特·K.霍兰带领我们周游概率世界。将现实生活中的故事编织在一起——从中世纪欧洲黑死病的传播、普鲁士骑兵军团中被战马踢死的人数、智力测验的结果、伏都教死亡魔咒,到我们为什么在迪斯尼乐园排队骑木马——霍兰用日常事件中惊人的概率实例,抓住了读者的想象力,这些概率对我们的生活产生深刻影响,但却受控于一个数字。 正如霍兰解释的那样,即使是偶然事件也受制于概率规律,并遵循所谓的统计规律。他告诉我们保险业、司法系统、医学研究、航天工程和气象学等不同领域如何成功地应用这样的规律,以获取更大的利益。不管你是对高中代数仅仅有些模糊记忆,还是每天使用微积分公式,这本书提供的概率影响力实例都会让你感到有趣又吃惊。 本书译者为暨南大学外国语学院陈林老师,武汉大学大学英语教学部何博老师参与了第一章部分内容的翻译。
  • 数理统计学导论

    作者:霍格

    《数理统计学导论》(第5版影印版)是系列丛书中的一本,本系列丛书中,有Finney、Weir等编和《托马斯微积分》(第10版,Pearson),其特色可用“呈传统特色、富革新精神”概括,《数理统计学导论(第5版影印版)》自20世纪50年代第1版以来,平均每四五年就有一个新版面世,长达50余年始终盛行于西方教坛,作者既有相当高的学术水平,又热爱教学,长期工作在教学第一线,其中,年近90的G.B.Thomas教授长年在MIT工作,具有丰富的教学经验;Finney教授也在MIT工作达10年;Weir是美国数学建模竞赛委员会主任。Stewart编的立体化教材《微积分》(第5版,Thomson Learning)配备了丰富的教学资源,是国际是最畅销的微积分原版教材,2003年全球销量约40余万册,在美国,占据了约50%~60%的微积分教材市场,其用户包括耶鲁等名牌院校及众多一般院校600余所。本系列丛书还包括Anton编的经典教材《线性代数及其应用》(第8版,Wiely);Jay L.Devore编的优秀教材《概率论与数理统计》(第5版,Thomson Learning)等。
  • 贝叶斯方法

    作者:[美] Thomas Leonard,

  • 统计学习基础

    作者:Robert Tibshirani,Tr

    《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法,但强调的是概念,而不是数学。许多例子附以彩图。《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛,从有指导的学习(预测)到无指导的学习,应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题,是同类书籍中介绍得最全面的。计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战,这导致了统计学领域新工具的发展,并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多工具都具有共同的基础,但常常用不同的术语来表达。
  • 统计学

    作者:贾俊平等

    《统计学》(第3版)是在前两版的基础上,结合作者多年的教学实践经验和国外优秀统计学教材的成果编写而成的。本书在内容上涵盖了描述统计方法,推断统计方法以及工商管理中常用的一些统计方法;在写法上与计算机紧密结合,大部分统计方法都给出了Excel的计算过程和结果。另外,为方便老师授课和学生自学,还专门建立了与本书配套的学习网站和学习指导书。