內容簡介
《現代數學基礎叢書·典藏版6:數理統計引論》是以育年科研作者作為主要對象而編寫的,《現代數學基礎叢書·典藏版6:數理統計引論》嚴格而係統地闡明瞭數理統計的基本原理,並盡量反映本學科的現代麵貌。關於應用方而隻作為解釋原理和方法的手段,而不是《現代數學基礎叢書·典藏版6:數理統計引論》的目的。
《現代數學基礎叢書·典藏版6:數理統計引論》主要內容有:點估計,假設檢驗,綫性模型和非參數統計等。書末附有習題。
《現代數學基礎叢書·典藏版6:數理統計引論》的對象是:數理統計和概率論的青年研究工作者和大學本專業教師、研究生和高年級學生。
內頁插圖
目錄
前言/序言
本書的目的是用嚴格的數學語言,對數理統計學的基礎,作一個較為詳細和較能反映本學科現代麵貌的介紹。近幾十年來,數理統計學有瞭長足的進展,齣現瞭不少論述各種分支的嚴格而內容充實的著作。但是,一般的初等引論性教本,無論在數學的嚴格性方麵,還是在內容的深度和廣度方麵,都與這些專著和雜誌文獻有頗大的距離。這種情況給初學者造成瞭很大的不便,本書的寫作就是希望有助於解決這個問題。
本書設想的主要讀者是數理統計和概率論的青年研究工作者,大學本專業教師、研究生和高年級學生。有些部分也可以作為統計專業的有關課程的教學參考書。另外,對於那些主要興趣在於統計的應用而又具備瞭較好數學基礎的人,本書可以作為在理論上提高的參考。
作為一種包含許多統計分支的著作,為使內容不流於空泛,較能反映現代麵貌且要將篇幅限製在閤理的範圍內,在材料的選取上有著一些不大好處理的問題。本書的作法是依據如下的考慮:當一個青年研究工作者進入某一統計專門分支時,他不僅應當具備為閱讀該分支的專著和文獻所必需的基礎,而且應當對其它重要的統計分支的基本內容有切實而非空泛的瞭解。因此,材料的選擇,以普遍需要的公共基礎部分為主,對於那些隻有在專著中纔能妥善處理的問題,則不作過分深入的討論,例如,綫性模型的理論對於迴歸分析、方差分析和多元分析等統計分支都有重要的意義,本書在綫性模型一章中,提供瞭這個理論的比較廣泛和深入的基礎。掌握瞭這個基礎就可以順利地進入上述幾個分支。但是,對上述分支的更加專門和特殊的問題的討論,則不屬於本書的範圍,同時需要指齣,關於哪些內容應列為基礎的問題,其看法多少有些因人而異。作者的偏好也難免影n嚮到對某些材料的處理。因此,本書中的某些材料也可能越齣瞭多數人認為是必備基礎的範圍。
本書是一本數學著作,在基本概念的錶述、問題提法及定理論證上,力求符閤現代數學的嚴格性標準;另一方麵,統計又是一門應用性很強的學科,在學習統計理論時,不能僅以數學的嚴格性為滿足,還應當盡量瞭解其實際背景。本書因性質所限,不便於涉及過多的直接來自實際的問題。但是,在概念的統計背景的解釋上,也給予瞭一定程度的注意。例如,關於無偏估計和Bayes估計,其數學定義是簡單的,而我們則花瞭相當的篇幅去解釋其統計背景。
好的,這是一本針對數學、統計學專業學生和研究人員的經典教材的深度導讀,內容聚焦於概率論、測度論以及它們在現代統計學中的基礎地位。 --- 《概率論與測度論基礎精講:從柯爾莫哥洛夫到隨機過程的階梯》圖書簡介 本書定位: 本書旨在為讀者提供一個堅實、嚴謹且富有洞察力的概率論與測度論基礎框架,這是理解現代數理統計學、隨機分析乃至整個高等量化科學的基石。它並非僅僅停留在計算技巧層麵,而是深入探討瞭現代概率論賴以建立的數學結構和基本原理。 目標讀者: 本科高年級及研究生階段的數學、統計學、金融工程、應用數學專業的學生;希望係統迴顧和深化概率論基礎的研究人員;以及所有需要精確理解統計推斷和隨機模型數學根源的專業人士。 第一部分:測度論的構建——概率的數學根基 (Foundation in Measure Theory) 概率論的嚴謹性源於測度論。本部分將引導讀者跨越直觀概率的藩籬,進入到嚴格的集閤論和測度空間框架之中。 1. 集閤論與拓撲初步: 在深入測度論之前,本書首先迴顧瞭構建概率空間所必需的集閤論基礎,包括可數集、不可數集、選擇公理的意義,以及拓撲空間的基本概念,如開集、閉集、緊緻性等。這為理解後續的 $sigma$-代數構造提供瞭必要的語境。 2. $sigma$-代數與可測集: 核心內容聚焦於 $sigma$-代數(可測集族)的定義、構造及其性質。我們將詳細闡述 $sigma$-代數是定義概率測度所必需的最小結構。探討如何通過拓撲結構(如波雷爾集 $mathcal{B}(mathbb{R}^n)$)自然地生成 $sigma$-代數。內容包括生成 $sigma$-代數、最小 $sigma$-代數、以及濛特金厄姆定理(Monotone Class Theorem)在概率論中的應用。 3. 測度與外測度: 本書嚴格定義瞭測度(Measure)的公理化體係,特彆是其可加性要求。重點對比瞭長度、麵積、體積(勒貝格測度)與一般測度之間的關係。引入外測度的概念,並詳細演示Carathéodory 擴展定理——這是將一個外測度轉化為一個完整測度的關鍵工具,為勒貝格測度的構造提供瞭嚴謹的路徑。 4. 勒貝格測度和勒貝格積分: 這是概率論中“期望”的數學對應物。本書區分瞭黎曼積分與勒貝格積分的根本區彆,並詳述瞭勒貝格積分的構造過程:從簡單函數的積分開始,逐步推廣到非負可測函數和一般可測函數。對積分的收斂性定理的講解尤為詳盡,包括: 單調收斂定理 (MCT): 解釋瞭為什麼它在處理極限和積分的交換中至關重要。 法圖引理 (Fatou's Lemma): 強調瞭其不等式特性及其在概率論中的應用。 占優收斂定理 (DCT): 闡述瞭何時可以安全地交換極限與積分,這在統計推斷(如大樣本性質)中頻繁齣現。 第二部分:概率論的公理化體係 (Axiomatic Probability Theory) 基於測度論的語言,本部分重構瞭柯爾莫哥洛夫的概率論公理體係,使概率空間 $(Omega, mathcal{F}, P)$ 成為一個結構完備的對象。 5. 概率空間與隨機變量的嚴格定義: 概率 $P$ 被確立為定義在 $sigma$-代數 $mathcal{F}$ 上的一個規範化的測度。隨機變量 $X$ 被定義為 $mathcal{F}$ 到 $mathcal{B}(mathbb{R})$ 的一個可測映射。本書深入探討瞭隨機變量的分布函數(CDF)與測度之間的關係,強調瞭分布函數是如何由概率測度誘導的。 6. 聯閤分布、條件概率與期望的重構: 聯閤分布與獨立性: 聯閤分布被視為乘積 $sigma$-代數上的乘積測度。獨立性的概念被推廣到 $sigma$-代數層麵的獨立性,這比對隨機變量事件的獨立性描述更為根本。 條件期望的測度論視角: 這是本書的亮點之一。條件期望 $E[X|G]$ 不再是直觀的“已知信息下的平均值”,而是通過拉東-尼科迪姆定理 (Radon-Nikodym Theorem) 定義的、具有特定性質的函數。本書詳細闡述瞭如何利用 $ ext{RN}$ 定理證明條件期望的存在性和唯一性,並討論瞭其在最優估計中的地位。 7. 隨機變量的收斂性: 統計學嚴重依賴於大數定律和中心極限定理,這些都需要精確的收斂概念。本書係統區分瞭以下五種收斂模式,並明確瞭它們之間的關係: 依概率收斂 ($P$-a.s.) 幾乎必然收斂 (a.s.) 依分布收斂 ($D$) $L^p$ 收斂 (均方收斂) 第三部分:隨機過程的初步探索 (Introduction to Stochastic Processes) 在概率空間和測度論的堅實基礎上,本書引入瞭隨機過程的概念,這是處理時間序列和動態係統的關鍵工具。 8. 隨機過程的樣本空間與指標集: 隨機過程 ${X_t, t in T}$ 被定義為在概率空間上的一族隨機變量。本書側重於分析指標集 $T$ 對過程性質的影響(如離散時間與連續時間)。 9. 鞅論基礎: 鞅(Martingale)是連接概率論與最優控製、金融數學的核心結構。本書從信息流($sigma$-代數流 $mathcal{F}_t$)的角度嚴格定義瞭鞅、次鞅和超鞅。鞅收斂定理(特彆是停時定理的鋪墊)被詳細分析,為後續更高級的隨機分析打下基礎。 總結: 《概率論與測度論基礎精講》緻力於將概率論從一門經驗科學提升到一門精確的數學分支。它不僅教會讀者“如何計算”,更深刻地闡釋瞭“為什麼這些計算是有效的”——所有的統計推斷、隨機模型和時間序列分析,最終都必須迴歸到測度論的堅實基石之上。本書的深度和嚴謹性,是通往現代數理統計學殿堂的必經之路。