数理统计讲义

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数理统计讲义

内容提要

数理统计是一门主要研究如何有效地收集、整理和分析受随机影响的数据，并对所考虑的问题作出科学推断的一门学科，它具有很强的应用性，并且在许多学科中都得到了广泛的应用，且取得了良好的社会和经济效益. 本书主要讲述数理统计的一些基本概念与方法，如几个常用的抽样分布，矩估计、最小方差无偏估计、极大似然估计、最小二乘估计等点估计方法和基于杻轴量法的区间估计，单样本与两样本的显著性检验、优势检验、似然比检验、序贯概率比检验及一些拟合优度检验方法. 另外，本讲义也简介了某些统计模拟方法初步

王兆军编著南开大学数学科学学院统计系

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• 数理统计讲义.pdf

2006-11-19 12:13:00 上传

数理统计讲义
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关键词：数理统计讲义 数理统计 极大似然估计 最小二乘估计 拟合优度检验 讲义 数理统计

好黑啊,四个钱还不行吗

怎么到处都要钱啊！

希望以后发帖要详细介绍,那样别人才知道你出售得东西是否物有所值!

楼主发得该资料是

南开大学统计系 王兆军教授 本科生得 数理统计讲义

我个人认为是国内数理统计教材电子版中最新,最好得一本!

谢谢楼主拿出来分享!

内容提要
数理统计是一门主要研究如何有效地收集、整理和分析受随机影响的数据，并对所考虑的问题作出科
学推断的一门学科，它具有很强的应用性，并且在许多学科中都得到了广泛的应用，且取得了良好的社会和
经济效益. 本书主要讲述数理统计的一些基本概念与方法，如几个常用的抽样分布，矩估计、最小方差无偏
估计、极大似然估计、最小二乘估计等点估计方法和基于杻轴量法的区间估计，单样本与两样本的显著性检
验、优势检验、似然比检验、序贯概率比检验及一些拟合优度检验方法. 另外，本讲义也简介了某些统计模
拟方法初步.
本书可作为统计学专业本科教材，也可供其它专业和工程技术人员和应用工作者参考.

作者简介
王兆军南开大学教授、博士生导师. 现任南开大学数学科学学院统计学系系主任；中国
现场统计研究会理事；中国概率统计学会理事；中国现场统计研究会生存分析分会理事；天
津数学会秘书长；《数理统计与管理》杂志副主编. 1983至1987年于南开大学数学科学学院读
本科，并获理学学士学位；1987至1990年于华东师范大学统计系读研究生，并获理学硕士学
位；1990年7月到南开大学数学科学学院工作至今，期间于1993至1995年于南开大学数学科学
学院读在职博士，并获理学博士学位；1996至1997年在南开大学经济站作博士后.

作者序
数理统计是一门应用性非常强的学科，她的历史已有三百多年，即使从K. Pearson (1857{
1936)和R. A. Fisher (1890. 2. 17{1962. 7. 29)的工作算起，数理统计的发展也已有一百多年
的历史，并且取得了良好的社会和经济效益.
按“不列颠百科全书”上的说法，统计学(Statistics)是“收集和分析数据的科学与艺术”，
并且没有标出Mathematical Statistics一词，这是因为在"Statistics"一词的使用上，我们与西
方不同. 我们所说的数理统计(Mathematical Statistics)即为西方所说的"Statistics", 其原因是
以示与我们这里存在的被视为一门社会科学的统计学加以区别. 在西方，也有Mathematical
Statistics的提法，那是特指统计方法的概率{数学理论基础那一部分，可以视为是一种纯粹数
学.
我国著名的统计学家陈希孺院士说：“数理统计学是数学的一个分支，它是一门用有效的
方法收集和分析带有随机影响的数据的学科，且其目的是解决特定的问题”. 另外，陈希孺
院士也认为，数理统计学只是从数量关系的层面上来分析问题，完全不触及问题的专业内涵，
且其结论不可混同于因果关系. 因此数理统计方法具有如下两个特点：方法的中立性和工具
性以及它不肯定因果关系.
我国另一著名的统计学家茆诗松教授在华东师范大学出版社出版的一套“数理统计丛书”
总序中说：“数理统计是一门应用性很强的学科. 它是研究如何有效地收集、整理和分析受随
机影响的数据，并对所考虑的问题作出推断或预测，直至为采取决策和行动提供依据和建议
的一门学科”.
可见，数理统计是一门研究如何有效的收集和分析受到随机影响数据的学科. 经过过去
的研究和发展，数理统计已深入到了多个学科中，可以说，凡是一个实际问题有大量或少量
数据，我们都可以利用数理统计方法去分析它、解决它.
随着数理统计学的发展和完善，其研究内容已非常丰富，且形成了多个学科分支，如抽
样调查、试验设计、回归分析、多元统计分析、时间序列分析、非参数统计、Bayes方法等等.
本讲义的目的是用较严格的语言，对数理统计学中的一些基础知识作一较为详细的介绍.
在第1 章中，我们介绍了样本、总体、样本分布、统计量、充分统计量及几个常用抽样分布，
如Â2分布、t分布、F分布等概念和基本性质. 在第2 章中，我们给出了几个点估计方法，如
矩估计、极大似然估计和UMVUE，另外，也给出了Bayes估计的定义. 基于枢轴量法的区间
估计和Fisher信任推断方法放在了第3 章. 在第4 章中，我们介绍了关于单样本及两样本正
态总体的Fisher显著性检验和单参数指数族的显著性检验和似然比检验问题. 基于Neymann-
Pearson引理的优势检验和与此序贯概率比检验将在第5 章讲述. 我们把基于K. Pearson提出
的Â2拟合优度检验和Kolmogorov检验及某些正态性检验方法放到了第6 章.
在本讲义的编写过程中，作者选择了一些常用的典型统计方法来叙述前人积累起来的统
计思想和概念，并注意统计的应用性. 本讲义是为南开大学数学科学学院统计专业本科生的
“数理统计”课程编写的，且在南开大学数学科学学院讲授多年. 期间，许多学生对本讲义提
出了许多宝贵意见. 另外，本讲义所需课时大约76个学时.
另外，在编写本讲义的过程中，作者参阅了多位作者的书籍，如陈希孺院士的《数理统计发展简史》、Lahmann教授的《点估计理论》、茆诗松、王静龙及濮晓龙教授等的《数理统计》
和《高等数理统计》、复旦编写的《概率论》第二册等. 并且，这些书籍为本讲义的编写提供
了许多宝贵的材料，作者在此表示衷心的感谢.
由于作者无论是中文水平还是统计专业知识都很有限，编写之中难免会有不妥之处，欢
迎广大读者批评指正.

作者
2006年6月于南开园

谢谢楼上的介绍，我下啦

尊重发帖人的劳动成果！

感谢分享

i see nothing

由于此本讲义是第一次印刷，故其中错误很多，请楼主更新。如有什么问题，可与我联系。wangbill@eyou.com

另外，本讲义第二版填加了一些内容：如数据初步分析、p值、多参数指数型分布族的优势检验等。另外，习题也有所增加。