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  • ISBN:9787121289286
  • 装帧:暂无
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:32开
  • 页数:396
  • 出版时间:2016-08-01
  • 条形码:9787121289286 ; 978-7-121-28928-6

本书特色

本书内容分为三部分:**部分是描述统计学,共有7个单元,包括统计学初步、单变量数据的描述分析、两个变量数据的描述分析、概率初步、离散概率模型、连续概率模型、抽样分布和中心极限定理;第二部分是推断统计学(数理统计学),共有4个单元,包括统计推导初步、一个总体的统计推断、两个总体的统计推断、简单回归、回归的统计分析;第三部分是统计学与数据科学专题,只有1个单元。    和同类书籍相比,本书具有如下特点:(1)比较系统地阐述基础统计学的知识,即以初阶统计学的基本内容为主体,又适当地加入并介绍中阶统计学的部分内容;(2)在大多数章后,我们提供课外进一步阅读和学习的补充知识,有统计学家简介等;(3)紧跟当今时代发展,给出“统计学与数据科学”的阅读学习内容。另外,在每一章前面,我们精心选取了一些著名统计学家或教授的名言或警句,同时,特别绘制了有趣的漫画。本书提供部分习题参考答案、教学ppt、音频资料、部分课文参考译文及其他辅助资料,读者可从华信教育资源网免费下载,也可扫描二维码获取。    本书适合于各个专业对统计学专业英语感兴趣的大学生,学习双语统计学的统计学专业大学生,希望学习和掌握中阶统计学的相关专业的低年级研究生,以及有关的科研人员等。

内容简介

本书内容分为三部分:**部分是描述统计学,共有7个单元,包括统计学初步、单变量数据的描述分析、两个变量数据的描述分析、概率初步、离散概率模型、连续概率模型、抽样分布和中心极限定理;第二部分是推断统计学(数理统计学),共有4个单元,包括统计推导初步、一个总体的统计推断、两个总体的统计推断、简单回归、回归的统计分析;第三部分是统计学与数据科学专题,只有1个单元。 和同类书籍相比,本书具有如下特点:(1)比较系统地阐述基础统计学的知识,即以初阶统计学的基本内容为主体,又适当地加入并介绍中阶统计学的部分内容;(2)在大多数章后,我们提供课外进一步阅读和学习的补充知识,有统计学家简介等;(3)紧跟当今时代发展,给出“统计学与数据科学”的阅读学习内容。另外,在每一章前面,我们精心选取了一些著名统计学家或教授的名言或警句,同时,特别绘制了有趣的漫画。本书提供部分习题参考答案、教学PPT、音频资料、部分课文参考译文及其他辅助资料,读者可从华信教育资源网www.hxedu.com.cn免费下载,也可扫描二维码获取。 本书适合于各个专业对统计学专业英语感兴趣的大学生,学习双语统计学的统计学专业大学生,希望学习和掌握中阶统计学的相关专业的低年级研究生,以及有关的科研人员等。

目录

目    录part i  descriptive statisticsunit 1  statistics 31.1  what is statistics? 41.1.1  meanings of statistics 41.1.2  definition of statistics 51.1.3  types of statistics 61.1.4  applications of statistics 61.2  the language of statistics 91.2.1  population and sample 91.2.2  kinds of variables 111.3  measurability and variability 141.4  data collection 161.4.1  the data collection process 171.4.2  sampling frame and elements 181.5*  single-stage methods 211.5.1  simple random sample 211.5.2  systematic sample 221.6*  multistage methods 251.7*  types of statistical study 271.8  the process of a statistical study 31glossary 34reading english materials 35passage 1. what is statistics? 35passage 2. from data to foresight 35problems 36unit 2  descriptive analysis of single-variable data 402.1  graphs, pareto diagrams, and stem-and-leaf displays 412.1.1  qualitative data 412.1.2  quantitative data 432.2  frequency distributions and histograms 472.2.1  frequency distribution 472.2.2  histograms 512.2.3  cumulative frequency distribution and ogives 532.3  measures of central tendency 552.3.1  finding the mean 552.3.2  finding the median 562.3.3  finding the mode 572.3.4  finding the midrange 582.4  measures of dispersion 602.4.1  sample standard deviation 622.5  measures of position 642.5.1  quartiles 642.5.2  percentiles 642.5.3  other measures of position 662.6  interpreting and understanding standard deviation 702.6.1  the empirical rule and testing for normality 702.6.2  chebyshev’s theorem 72glossary 74problems 75unit 3  descriptive analysis of bivariate data 793.1  bivariate data 803.1.1  two qualitative variables 803.1.2  one qualitative and one quantitative variable 823.1.3  two quantitative variables 833.2  linear correlation 853.2.1  calculating the linear correlation coefficient, r 86    *3.2.2  causation and lurking variables 893.3  linear regression 913.3.1  line of best fit 923.3.2  making predictions 97reading english materials 99passage 1. the first regression 99passage 2. simpson’s paradox 99problems 100unit 4  introduction to probability 1044.1  sample spaces, events and sets 1054.1.1  introduction 1054.1.2  sample spaces 1054.1.3  events 1064.1.4  set theory 1084.2  probability axioms and simple counting problems 1094.2.1  probability axioms and simple properties 1094.2.2  interpretations of probability 1114.2.3  classical probability 1124.2.4  the multiplication principle 1134.3  permutations and combinations 1154.3.1  introduction 1154.3.2  permutations 1164.3.3  combinations 1184.3.4  the difference between permutations and combinations 1204.4  conditional probability and the multiplication rule 1224.4.1  conditional probability 1224.4.2  the multiplication rule 1234.5  independent events, partitions and bayes theorem 1244.5.1  independence 1244.5.2  partitions 1254.5.3  law of total probability 1264.5.4  bayes theorem 1264.5.5  bayes theorem for partitions 127reading english materials 130passage 1. probability and odds 130passage 2. the relationship between odds and probability 130passage 3. how the odds change across the range of the probability 131problems 132unit 5  discrete probability models 1345.1  introduction, mass functions and distribution functions 1355.1.1  introduction 1355.1.2  probability mass functions (pmfs) 1365.1.3  cumulative distribution functions (cdfs) 1375.2  expectation and variance for discrete random quantities 1385.2.1  expectation 1385.2.2  variance 1395.3  properties of expectation and variance 1405.3.1  expectation of a function of a random quantity 1405.3.2  expectation of a linear transformation 1405.3.3  expectation of the sum of two random quantities 1415.3.4  expectation of an independent product 1415.3.5  variance of an independent sum 1425.4  the binomial distribution 1425.4.1  introduction 1425.4.2  bernoulli random quantities 1435.4.3  the binomial distribution 1435.4.4  expectation and variance of a binomial random quantity 1455.5  the geometric distr
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作者简介

王忠玉,1963年9月生,教授,哈尔滨工业大学管理学博士,哈尔滨工业大学应用数学硕士,现为吉林大学数量经济学博士后。从事现代经济计量学、应用统计学、金融经济学等研究,在《管理世界》、《经济评论》、《中国管理科学》、《国际金融研究》、《中国统计》、《统计教育》等管理类及经济学刊物上发表论文20余篇,出版译著作2本、主审1本,主持并完成省级科研项目1项。  现为黑龙江省数量与技术经济学会副秘书长,并且是《金融学前沿译丛》编委会员员、《当代世界学术名著·经济学系列》编委会委员、中国运筹学会会员。

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