本書(shū)是以作者多年的概率與統(tǒng)計(jì)講義為藍(lán)本擴(kuò)充而成,目前也是威斯康星大學(xué)的經(jīng)濟(jì)學(xué)教材。本書(shū)采用微積分的方式而非測(cè)度論的的方式講述,涵蓋概率論基本知識(shí)、隨機(jī)變量、分布、抽樣、大數(shù)定律、中心極限定律、逼近理論、zui大似然估計(jì)、矩方法、假設(shè)檢驗(yàn)、置信區(qū)間等經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)所需數(shù)理統(tǒng)計(jì)知識(shí)的方方面面,難度適中,適于作為經(jīng)濟(jì)專(zhuān)業(yè)高年級(jí)本科生和研究生的教材。
本書(shū)是著名經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)家Bruce E. Hansen撰寫(xiě)的系列圖書(shū)《概率與統(tǒng)計(jì):面向經(jīng)濟(jì)學(xué)》和《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》中的一本,雖然是是《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》的概率統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)配套教材,但是完全可以作為概率統(tǒng)計(jì)教材單獨(dú)使用,適用于經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué),甚至概率統(tǒng)計(jì)方向的所有學(xué)生和教師。
前 言
本書(shū)涵蓋了經(jīng)濟(jì)學(xué)高年級(jí)本科生和研究生課程所需的核心內(nèi)容, 是系列教材中的第一本, 系列教材還包括《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》.
兩本教材可以配套使用, 但任何一本都可以作為獨(dú)立的教材使用.
本書(shū)涵蓋了中級(jí)數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的內(nèi)容. 中級(jí)是指使用微積分, 但不使用測(cè)度論. 本書(shū)的詳細(xì)和嚴(yán)格程度與 Casella 和 Berger (2002)、Hogg 和 Craig (1995) 類(lèi)似. 本書(shū)使用了 Hogg 和 Tanis (1997) 的例子, 面向經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生. 本書(shū)力求讓不同背景的學(xué)生都能理解, 但又不失數(shù)學(xué)嚴(yán)格性.
讀者想要學(xué)習(xí)更淺顯的理論, 可參考 Hogg 和 Tanis(1997); 想要學(xué)習(xí)更深入的理論, 可參考 Casella 和 Berger(2002) 或 Shao(2003). 以測(cè)度論為基礎(chǔ)的概率論可參考Ash(1972) 或 Billingsley(1995). 更高級(jí)的統(tǒng)計(jì)理論參考 van der Vaart(1998)、Lehmann 和 Casella(1998)、Lehmann 和 Romano(2005), 每本書(shū)側(cè)重點(diǎn)不同. 與本書(shū)難度相當(dāng)?shù)?數(shù)理統(tǒng)計(jì)教材有 Ramanathan(1993)、Amemiya(1994)、Gallant(1997) 和 Linton(2017).
帶 * 號(hào)的節(jié)的理論技術(shù)推導(dǎo)不是本書(shū)關(guān)注的重點(diǎn). 對(duì)數(shù)學(xué)細(xì)節(jié)感興趣的讀者可以選擇閱讀. 讀者即使跳過(guò)帶 * 號(hào)的節(jié), 也不會(huì)影響對(duì)重要概念的理解.
第 1~5 章介紹概率論. 第 6~18 章介紹統(tǒng)計(jì)理論.
除了第 9 章, 每章的最后一節(jié)是習(xí)題, 是本書(shū)的重要組成部分, 也是學(xué)習(xí)的重點(diǎn).
本書(shū)可用作一學(xué)期的教材, 或選擇部分內(nèi)容作為四分之一學(xué)期的教材 (已在威斯康星大學(xué)講授). 例如, 第 3 章可作為參考部分不講授. 第 9 章適用于高年級(jí)學(xué)生. 第 11 章可簡(jiǎn)要介紹. 第 12 章可視為參考部分. 第 15~18 章是選講部分, 由教師自行決定.
學(xué)生應(yīng)該熟悉積分、微分、多變量微積分以及線性代數(shù)的知識(shí). 這四門(mén)課通常在本科課程中講授. 學(xué)習(xí)本書(shū)不需要掌握概率、統(tǒng)計(jì)或計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的知識(shí), 但如果掌握會(huì)有幫助.
之前學(xué)習(xí)過(guò)數(shù)學(xué)分析或訓(xùn)練“證明”思維的數(shù)學(xué)課程會(huì)很有幫助, 但不是必需的.概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)的語(yǔ)言是數(shù)學(xué), 需要從公理推導(dǎo)出結(jié)果. 這與統(tǒng)計(jì)學(xué)的入門(mén)課程不同, 入門(mén)課程經(jīng)常強(qiáng)調(diào)記住結(jié)果. 利用數(shù)學(xué)工具, 幾乎無(wú)須死記硬背, 但需要詳細(xì)的數(shù)學(xué)推導(dǎo)和證明. 建議先學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)分析, 不僅因?yàn)槲覀兪褂脭?shù)學(xué)分析的結(jié)果, 而且因?yàn)楦怕收摵蛿?shù)理統(tǒng)計(jì)的思維方法和證明結(jié)構(gòu)與數(shù)學(xué)分析相似. 本書(shū)從概率公理開(kāi)始, 建立概率理論. 以此為基礎(chǔ), 構(gòu)建統(tǒng)計(jì)理論. 數(shù)學(xué)分析的入門(mén)書(shū) Rudin (1976) 是值得一直被推薦的, 更深入的理論推薦 Rudin (1987).
本書(shū)附錄包含了對(duì)重要數(shù)學(xué)結(jié)果的簡(jiǎn)要總結(jié), 供讀者參考.
我花了 20 年完成本書(shū)和《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》. 20 年間, 我收到了來(lái)自學(xué)生、教師和其他讀者主動(dòng)提出的建議、更正、評(píng)論和問(wèn)題. 如果沒(méi)有這些了不起的來(lái)信, 這兩本書(shū)是無(wú)法完成的. 由于收到了很多人的電子郵件和評(píng)論, 我無(wú)法記住所有人的名字. 與其公布一個(gè)不完整的名單, 不如向每一位提供反饋的人表示誠(chéng)摯的感謝.
若干年前, Xiaoxia Shi 把我主講的 Econ 709 課程的手稿輸入成電子版. 在此, 特別
感謝 Xiaoxia Shi. 該電子版成了本書(shū)的初稿.
衷心感謝我的家人: Korinna、Zoe 和 Nicholas. 沒(méi)有他們這些年的愛(ài)和支持, 本書(shū)也是很難完成的. 本書(shū)的全部版稅將捐贈(zèng)給慈善機(jī)構(gòu).
布魯斯·E. 漢森(Bruce E. Hansen) 威斯康星大學(xué)麥迪遜分校Trygve Haavelmo經(jīng)濟(jì)學(xué)教授,Mary Claire Aschenbrener Phipps杰出主席,高引的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家之一。
目 錄
譯者序
前言
記號(hào)
第 1 章 概率論基礎(chǔ) 1
1.1 引言 1
1.2 結(jié)果和事件 1
1.3 概率函數(shù) 3
1.4 概率函數(shù)的性質(zhì) 4
1.5 等可能結(jié)果 5
1.6 聯(lián)合事件 6
1.7 條件概率 7
1.8 獨(dú)立性 8
1.9 全概率公式 11
1.10 貝葉斯法則 11
1.11 排列和組合 13
1.12 放回抽樣和無(wú)放回抽樣 15
1.13 撲克牌 17
1.14 σ 域 * 18
1.15 技術(shù)證明 * 19
習(xí)題 21
第 2 章 隨機(jī)變量 25
2.1 引言 25
2.2 隨機(jī)變量的定義 25
2.3 離散隨機(jī)變量 26
2.4 變換 27
2.5 期望 28
2.6 離散隨機(jī)變量的有限期望 29
2.7 分布函數(shù) 31
2.8 連續(xù)隨機(jī)變量 32
2.9 分位數(shù) 34
2.10 密度函數(shù) 35
2.11 連續(xù)隨機(jī)變量的變換 36
2.12 非單調(diào)變換 39
2.13 連續(xù)隨機(jī)變量的期望 40
2.14 連續(xù)隨機(jī)變量的有限期望 42
2.15 統(tǒng)一記號(hào) 42
2.16 均值和方差 43
2.17 矩 45
2.18 詹森不等式 45
2.19 詹森不等式的應(yīng)用 * 47
2.20 對(duì)稱(chēng)分布 49
2.21 截?cái)喾植肌 ?0
2.22 刪失分布 51
2.23 矩生成函數(shù) 52
2.24 累積量 54
2.25 特征函數(shù) 56
2.26 期望: 數(shù)學(xué)細(xì)節(jié) * 56
習(xí)題 57
第 3 章 參數(shù)分布 60
3.1 引言 60
3.2 伯努利分布 60
3.3 Rademacher 分布 61
3.4 二項(xiàng)分布 61
3.5 多項(xiàng)分布 62
3.6 泊松分布 62
3.7 負(fù)二項(xiàng)分布 63
3.8 均勻分布 63
3.9 指數(shù)分布 63
3.10 雙指數(shù)分布 64
3.11 廣義指數(shù)分布 64
3.12 正態(tài)分布 65
3.13 柯西分布 66
3.14 學(xué)生 t 分布 66
3.15 logistic 分布 67
3.16 卡方分布 67
3.17 伽馬分布 68
3.18 F 分布 69
3.19 非中心卡方分布 69
3.20 貝塔分布 70
3.21 帕累托分布 70
3.22 對(duì)數(shù)正態(tài)分布 71
3.23 韋布爾分布 71
3.24 極值分布 72
3.25 混合正態(tài)分布 72
3.26 技術(shù)證明 * 74
習(xí)題 75
第 4 章 多元分布 78
4.1 引言 78
4.2 二元隨機(jī)變量 78
4.3 二元分布函數(shù) 79
4.4 概率質(zhì)量函數(shù) 81
4.5 概率密度函數(shù) 82
4.6 邊緣密度 84
4.7 二元期望 86
4.8 離散隨機(jī)變量 X 的條件分布 88
4.9 連續(xù)隨機(jī)變量 X 的條件分布 89
4.10 可視化條件密度 91
4.11 獨(dú)立性 92
4.12 協(xié)方差和相關(guān)系數(shù) 96
4.13 柯西–施瓦茨不等式 98
4.14 條件期望 99
4.15 重期望公式 101
4.16 條件方差 102
4.17 赫爾德不等式和閔可夫斯基不
等式 * 105
4.18 向量記號(hào) 105
4.19 三角不等式 * 107
4.20 多元隨機(jī)向量 108
4.21 多元向量對(duì) 109
4.22 多元變量變換 110
4.23 卷積 111
4.24 層級(jí)分布 113
4.25 條件期望的存在性和唯
一性 * 115
4.26 可識(shí)別性 116
習(xí)題 117
第 5 章 正態(tài)及相關(guān)分布 121
5.1 引言 121
5.2 一元正態(tài)分布 121
5.3 正態(tài)分布的矩 122
5.4 正態(tài)累積量 122
5.5 正態(tài)分位數(shù) 123
5.6 截?cái)嗪蛣h失正態(tài)分布 124
5.7 多元正態(tài)分布 125
5.8 多元正態(tài)分布的性質(zhì) 126
5.9 卡方分布、t 分布、F 分布和
柯西分布 127
5.10 Hermite 多項(xiàng)式 * 128
5.11 技術(shù)證明 * 129
習(xí)題 136
第 6 章 抽樣 139
6.1 引言 139
6.2 樣本 139
6.3 經(jīng)驗(yàn)例子 141
6.4 統(tǒng)計(jì)量、參數(shù)和估計(jì)量 142
6.5 樣本均值 143
6.6 變量變換的期望值 143
6.7 參數(shù)的函數(shù) 144
6.8 抽