社會統計的數學基礎 - 博客來
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書名:社會統計的數學基礎,語言:簡體中文,ISBN:9787543227446,頁數:207,出版社:漢語大詞典出版社,作者:(加)約翰·福克斯,出版日期:2017/06/01, ...
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社會統計的數學基礎
作者:(加)約翰·福克斯出版社:漢語大詞典出版社出版日期:2017/06/01語言:簡體中文
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內容簡介
一本集中討論社會科學研究中的數理基礎知識的小冊子,其內容涵蓋了許多數學和統計學中容易被人忽視卻又至關重要的話題,如矩陣、線性代數、積分、概率理論及統計分佈等。
全書首先介紹了有關矩陣、線性代數和幾何向量的基本概念,然後簡單回復了一些基礎數學,簡述了微積分入門知識,接著對應用統計學中廣泛運用的概率及統計推理進行了概述,最後闡述了線性最小二乘法回歸這一統計方法的發展過程。
本書不僅可以協助研究生及社會統計工作者進行研究,而且是對定量方法研究的重要補充
作者介紹
約翰·福克斯(JohnFox)
加拿大安大略省漢密爾頓市麥克馬斯特大學社會學系教授,曾是多倫多市約克大學社會學系、數學系及統計學系的教授。
其現階段的工作包括統計方法研究及加拿大社會研究。
曾在眾多刊物上發表過文章,諸如《社會學方法》、《計算繪圖統計》、《美國統計協會會刊》等。
目錄
序
第1章矩陣、線性代數和幾何向量
第1節矩陣
第2節基礎幾何向量
第3節向量空間與子空間
第4節矩陣的秩及線性聯立方程組的解法
第5節特徵值與特徵向量
第6節二次型及正定矩陣
第7節推薦閱讀
第2章微積分入門
第1節回顧
第2節極限
第3節函數求導
第4節最優化
第5節多變數和矩陣的微分學
第6節泰勒展式
第7節積分學的基本思想
第8節推薦閱讀
第3章概率估計
第1節初等概率理論
第2節離散概率分佈
第3節連續分佈
第4節漸進分佈理論:初步介紹
第5節統計估計量的屬性
第6節最大似然估計
第7節貝葉斯推斷
第8節推薦閱讀
第4章實際應用:線性最小二乘法回歸
第1節最小二乘法擬合
第2節一個線性回歸的統計模型
第3節作為估計量的最小二乘法係數
第4節回歸模型的統計推斷
第5節回歸模型的最大似然法估計
第6節隨機矩陣應用
注釋
參考文獻
譯名對照表
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詳細資料
ISBN:9787543227446規格:平裝/207頁/32k/13x19x1.04cm/普通級/單色印刷/1-1出版地:中國
本書分類:社會科學>社會科學>概論/理論
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