
Mathematical primer for social statistics
副标题:无
分类号:
ISBN:9787543221093
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简介
出版日期: 2012年7月1日
目录
序
第1章 矩阵、线性代数和几何向量
第1节 矩阵
第2节 基础几何向量
第3节 向量空间与子空间
第4节 矩阵的秩及线性联立方程组的解法
第5节 特征值与特征向量
第6节 二次型及正定矩阵
第7节 推荐阅读
第2章 微积分入门
第1节 回顾
第2节 极限
第3节 函数求导
第4节 最优化
第5节 多变量和矩阵的微分学
第6节 泰勒展式
第7节 积分学的基本思想
第8节 推荐阅读
第3章 概率估计
第l节 初等概率理论
第2节 离散概率分布
第3节 连续分布
第4节 渐近分布理论:初步介绍
第5节 统计估计量的属性
第6节 最大似然估计
第7节 贝叶斯推断
第8节 推荐阅读
第4章 实际应用:线性最小二乘法回归
第1节 最小二乘法拟合
第2节 一个线性回归的统计模型
第3节 作为估计量的最小二乘法系数
第4节 回归模型的统计推断
第5节 回归模型的最大似然法估计
第6节 随机矩阵应用
注释
参考文献
译名对照表
第1章 矩阵、线性代数和几何向量
第1节 矩阵
第2节 基础几何向量
第3节 向量空间与子空间
第4节 矩阵的秩及线性联立方程组的解法
第5节 特征值与特征向量
第6节 二次型及正定矩阵
第7节 推荐阅读
第2章 微积分入门
第1节 回顾
第2节 极限
第3节 函数求导
第4节 最优化
第5节 多变量和矩阵的微分学
第6节 泰勒展式
第7节 积分学的基本思想
第8节 推荐阅读
第3章 概率估计
第l节 初等概率理论
第2节 离散概率分布
第3节 连续分布
第4节 渐近分布理论:初步介绍
第5节 统计估计量的属性
第6节 最大似然估计
第7节 贝叶斯推断
第8节 推荐阅读
第4章 实际应用:线性最小二乘法回归
第1节 最小二乘法拟合
第2节 一个线性回归的统计模型
第3节 作为估计量的最小二乘法系数
第4节 回归模型的统计推断
第5节 回归模型的最大似然法估计
第6节 随机矩阵应用
注释
参考文献
译名对照表
Mathematical primer for social statistics
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