具体描述
第三版的重要改变：
1. 增加R统计软体的介绍与应用,希望在这个巨量资料(big data)的年代, 读者们能够对于如何透过统计套装软体分析资料有更进一步的认识与熟悉。
2. 在「多变量随机变数」的应用中,仔细地讨论资本定价模型(Capital Asset Pricing Model)。
3. 我将叙述统计的相关章节移到后面与抽样理论一起讨论。并将原来在抽样理论所介绍的卡方, t 与F 分配往前移到「常用的连续随机变数」。
4. 在「常用的连续随机变数」章节中, 相较之前版本, 有更丰富的介绍。
5. 我将贝氏统计学移到最后一章, 并增加参数分配为连续型之讨论。
1. 增加R统计软体的介绍与应用,希望在这个巨量资料(big data)的年代, 读者们能够对于如何透过统计套装软体分析资料有更进一步的认识与熟悉。
2. 在「多变量随机变数」的应用中,仔细地讨论资本定价模型(Capital Asset Pricing Model)。
3. 我将叙述统计的相关章节移到后面与抽样理论一起讨论。并将原来在抽样理论所介绍的卡方, t 与F 分配往前移到「常用的连续随机变数」。
4. 在「常用的连续随机变数」章节中, 相较之前版本, 有更丰富的介绍。
5. 我将贝氏统计学移到最后一章, 并增加参数分配为连续型之讨论。
著者信息
作者简介
陈旭昇
台北市人。台大会计系(1990–1994)，台大经研所(1994–1996)，美国威斯康辛大学麦迪逊校区(University of Wisconsin-Madison) 经济学博士(1999–2004)。曾任台大经济系助理教授(2004–2007)，台大经济系副教授(2007–2010)，现任台大经济系教授(2010–)。
他的研究兴趣为总体与货币经济学，国际金融,能源经济学以及应用计量经济学。曾经发表论文在Contemporary Economic Policy, Economic Inquiry, Energy Economics, Energy Journal, Journal of Banking and Finance, Journal of Development Economics, Journal of Empirical Finance, Journal of Money, Credit, and Banking, Macroeconomic Dynamics, Manchester School, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, Oxford Economic Papers, Quantitative Finance, 《经济论文》, 及《经济论文丛刊》等期刊。
曾获学术与教学奖项包括：中央研究院年轻学者研究着作奖(2008)，行政院国科会吴大猷先生纪念奖(2007)，行政院国科会优秀年轻学者研究计画(2011–2013，2013–2016)，国立台湾大学教学优良奖(2006，2007，2008) 以及蒋经国学术交流基金会博士论文奖学金(2003)。
陈旭昇
台北市人。台大会计系(1990–1994)，台大经研所(1994–1996)，美国威斯康辛大学麦迪逊校区(University of Wisconsin-Madison) 经济学博士(1999–2004)。曾任台大经济系助理教授(2004–2007)，台大经济系副教授(2007–2010)，现任台大经济系教授(2010–)。
他的研究兴趣为总体与货币经济学，国际金融,能源经济学以及应用计量经济学。曾经发表论文在Contemporary Economic Policy, Economic Inquiry, Energy Economics, Energy Journal, Journal of Banking and Finance, Journal of Development Economics, Journal of Empirical Finance, Journal of Money, Credit, and Banking, Macroeconomic Dynamics, Manchester School, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, Oxford Economic Papers, Quantitative Finance, 《经济论文》, 及《经济论文丛刊》等期刊。
曾获学术与教学奖项包括：中央研究院年轻学者研究着作奖(2008)，行政院国科会吴大猷先生纪念奖(2007)，行政院国科会优秀年轻学者研究计画(2011–2013，2013–2016)，国立台湾大学教学优良奖(2006，2007，2008) 以及蒋经国学术交流基金会博士论文奖学金(2003)。
图书目录
1统计学概说
2机率模型
3随机变数
4多变量随机变数
5常用的离散随机变数
6常用的连续随机变数
7随机样本与叙述统计
8渐近理论与渐近分配
9多变量常态分配
10古典统计学
11点估计
12区间估计
13假设检定
14变异数分析
15简单回归分析(I): 基本概念
16简单回归分析(II): 统计推论
17多元回归分析
18时间序列
19贝氏统计学
20机率分配表
参考文献
索引
2机率模型
3随机变数
4多变量随机变数
5常用的离散随机变数
6常用的连续随机变数
7随机样本与叙述统计
8渐近理论与渐近分配
9多变量常态分配
10古典统计学
11点估计
12区间估计
13假设检定
14变异数分析
15简单回归分析(I): 基本概念
16简单回归分析(II): 统计推论
17多元回归分析
18时间序列
19贝氏统计学
20机率分配表
参考文献
索引
图书序言
图书试读
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