Mathematical Statistics

参考课本

• 《概率论与数理统计教程》茆诗松

  • 这本书是高等大学考研专业课（数理统计学）参考课本之一，应用数学系数理统计学课程的课本
  • 题量巨大但很有效，讲的也很清晰易懂

• 《R in Action》2nd Edition

  • 不用多说这本书有多么经典了。

• 《Statistical Inference》Casella Berger

  • PDF： Statistical Inference.pdf
  • 据说这本书特别经典。未来有时间希望能深入拜读。

• 《统计学——基于R》贾俊平

  • 这本书作为某些高校考研专业课参考书目，评价以前有过，在此不作赘述

  • R语言代码基本都在R in Action出现过，而数理统计部分与茆诗松相比显得特别苍白。

• 《Mathematical Statistics and Data Analysis》

  • PDF： Mathematical Statistics and Data Analysis.pdf
  • 据说这本书特别经典。未来有时间希望能深入拜读。

相关笔记

• Fundamental of Statistics
• Yifei Xiong - Some Notes on Mathematics
• 何志坚 - 数理统计讲义
• 黄湘云 - 现代应用统计与 R 语言
• Weiping Zhang-Teaching (ustc.edu.cn)

Summary

• Chapter 4 大数定律、中心极限定理
• Chapter 5 统计量及其分布
  • 统计学的基本概念、三大抽样分布、充分统计量
• Chapter 6 参数估计 Parameter Estimation
  • 统计推断的第一部分
  • 茆诗松中的相关推论大部分基于正态分布假定，检验基本上均需要正态性检验
  • 部分R代码：Chapter 5
• Chapter 7 假设检验 Hypothesis Testing
  • 统计推断的另一部分
  • 部分R代码：Chapter 6 、 Chapter 7
• Chapter 8 方差分析、回归分析
  • 方差分析
  • 一元线性回归，为计量经济学打下基础
  • 部分R代码：Chapter 8 、 Chapter 9 、 Chapter 10

数理统计学课程“承上启下”

graph LR
A[概率论] -->B[数理统计学]
C[R Python MATLAB SPSS SAS] -->B
   B -->D[计量经济学]
   B -->F[多元统计分析]
   D -->E[时间序列分析]