statistical inference pdf(2nd edition) by george casella and roger l. berger
时间: 2023-09-05 20:02:08 浏览: 118
《Statistical Inference PDF(第2版)》是由George Casella和Roger L. Berger共同编写的一本统计推断教材。这本教材旨在为学生和从业人员提供在统计推断领域深入理解的工具和方法。
这本书分为两个主要部分。第一部分介绍了统计推断的基本概念和理论。它探讨了参数估计、假设检验、置信区间以及各种常见的统计方法和技术。读者可以学习如何使用样本数据来推断总体参数,并对推断的置信度进行评估。
第二部分着重于统计推断的具体应用和实践。它包含了一系列真实案例研究和案例分析,帮助读者将理论知识应用到实际问题中。这些案例覆盖了各种领域,例如医学、经济学和工程学,使读者能够了解如何应用统计推断来解决实际问题。
这本教材的优势在于其深入而全面的讲解,既包括理论知识的介绍,也包括实际应用的案例分析。它还提供了许多数学证明和推导,帮助读者更好地理解统计推断的基本原理和方法。
值得一提的是,《Statistical Inference PDF(第2版)》还包含了许多习题和解答,供读者进行自我学习和练习。这些习题不仅帮助读者巩固所学的知识,还培养了他们的问题解决能力和分析能力。
总的来说,《Statistical Inference PDF(第2版)》是一本权威而实用的统计推断教材,无论是学生还是从业人员都可以从中受益。通过阅读这本书,读者将能够更好地理解和应用统计推断的原理和方法,从而在实际问题中做出准确和可靠的推断。
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《Casella and Berger的统计推断.pdf》是一本广泛被使用的统计学教材,被誉为统计学界的经典之作。这本书由George Casella和Roger L. Berger合著,为读者提供了深入理解统计推断的基本概念和方法的良好基础。
这本书从一个广泛的角度讲解了统计推断,旨在帮助读者掌握统计学的基本原理和技术,培养他们的独立思考和解决问题的能力。书中的内容涵盖了频率派(经典统计学)和贝叶斯派(贝叶斯统计学)的方法,包括置信区间、假设检验、最大似然估计等。
《Casella and Berger的统计推断.pdf》以其清晰的叙述、丰富的数学推导和实际的案例分析而闻名,将抽样理论和统计推断的应用紧密结合在一起。同时,书中还提供了足够的实例和练习题,帮助读者巩固所学知识和发展解决实际问题的技能。
这本书受到了广泛的赞誉和使用,许多大学的统计学专业课程都采用它作为主要教材。不仅如此,许多研究人员和专业人士也将它作为参考书,深入学习统计推断领域的高级内容。
总而言之,《Casella and Berger的统计推断.pdf》是一本权威且全面的统计学教材,为读者提供了系统的统计推断的知识体系。通过阅读这本书,读者可以获得对统计推断的深刻理解,并可以应用这些知识解决实际问题。无论是学生、教师还是专业人士,都会从中受益匪浅。
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统计推断(statistical inference)是指根据从样本中收集到的数据,对总体参数进行推断的过程。推断的目的是通过对样本数据的分析来做出关于总体特征的推断,例如总体的均值、方差或两总体均值之间的差异等。
统计推断的核心是使用概率论和数理统计的方法来分析样本数据,并根据样本数据的特征来进行总体参数的估计和假设检验。通过统计推断,我们可以了解样本数据的特征,并将其推广到总体中。
统计推断的主要方法包括参数估计和假设检验。参数估计是根据样本数据来估计总体参数的数值,例如使用样本均值来估计总体均值。假设检验是根据样本数据来检验关于总体参数的假设,并通过计算统计量的P值来判断是否拒绝或接受该假设。
统计推断的重要性在于它可以帮助我们从有限的样本数据中获得对总体的深入理解。通过统计推断,我们可以在不需要收集全部数据的情况下,对总体作出一定程度的预测和判断。而PDF(概率密度函数)则是一种描述随机变量概率分布的数学函数,可以用来计算随机变量取某个值的概率。在统计推断中,我们可以使用PDF来描述样本数据的分布情况,以便进行参数估计和假设检验。
总之,统计推断PDF是一种将概率论和数理统计方法应用于样本数据的过程,用来对总体参数进行估计和假设检验。它允许我们从样本数据中推断总体特征,并做出对总体的推断和判断。