本書是以作者多年的概率與統(tǒng)計講義為藍本擴充而成,目前也是威斯康星大學的經(jīng)濟學教材。本書采用微積分的方式而非測度論的的方式講述,涵蓋概率論基本知識、隨機變量、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、矩方法、假設檢驗、置信區(qū)間等經(jīng)濟學專業(yè)所需數(shù)理統(tǒng)計知識的方方面面,難度適中,適于作為經(jīng)濟專業(yè)高年級本科生和研究生的教材。
本書是著名經(jīng)濟學學家Bruce E. Hansen撰寫的系列圖書《概率與統(tǒng)計:面向經(jīng)濟學》和《計量經(jīng)濟學》中的一本,雖然是是《計量經(jīng)濟學》的概率統(tǒng)計基礎配套教材,但是完全可以作為概率統(tǒng)計教材單獨使用,適用于經(jīng)濟學、金融學,甚至概率統(tǒng)計方向的所有學生和教師。
前 言
本書涵蓋了經(jīng)濟學高年級本科生和研究生課程所需的核心內容, 是系列教材中的第一本, 系列教材還包括《計量經(jīng)濟學》.
兩本教材可以配套使用, 但任何一本都可以作為獨立的教材使用.
本書涵蓋了中級數(shù)理統(tǒng)計學的內容. 中級是指使用微積分, 但不使用測度論. 本書的詳細和嚴格程度與 Casella 和 Berger (2002)、Hogg 和 Craig (1995) 類似. 本書使用了 Hogg 和 Tanis (1997) 的例子, 面向經(jīng)濟學專業(yè)的學生. 本書力求讓不同背景的學生都能理解, 但又不失數(shù)學嚴格性.
讀者想要學習更淺顯的理論, 可參考 Hogg 和 Tanis(1997); 想要學習更深入的理論, 可參考 Casella 和 Berger(2002) 或 Shao(2003). 以測度論為基礎的概率論可參考Ash(1972) 或 Billingsley(1995). 更高級的統(tǒng)計理論參考 van der Vaart(1998)、Lehmann 和 Casella(1998)、Lehmann 和 Romano(2005), 每本書側重點不同. 與本書難度相當?shù)?數(shù)理統(tǒng)計教材有 Ramanathan(1993)、Amemiya(1994)、Gallant(1997) 和 Linton(2017).
帶 * 號的節(jié)的理論技術推導不是本書關注的重點. 對數(shù)學細節(jié)感興趣的讀者可以選擇閱讀. 讀者即使跳過帶 * 號的節(jié), 也不會影響對重要概念的理解.
第 1~5 章介紹概率論. 第 6~18 章介紹統(tǒng)計理論.
除了第 9 章, 每章的最后一節(jié)是習題, 是本書的重要組成部分, 也是學習的重點.
本書可用作一學期的教材, 或選擇部分內容作為四分之一學期的教材 (已在威斯康星大學講授). 例如, 第 3 章可作為參考部分不講授. 第 9 章適用于高年級學生. 第 11 章可簡要介紹. 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.
學生應該熟悉積分、微分、多變量微積分以及線性代數(shù)的知識. 這四門課通常在本科課程中講授. 學習本書不需要掌握概率、統(tǒng)計或計量經(jīng)濟學的知識, 但如果掌握會有幫助.
之前學習過數(shù)學分析或訓練“證明”思維的數(shù)學課程會很有幫助, 但不是必需的.概率論和數(shù)理統(tǒng)計的語言是數(shù)學, 需要從公理推導出結果. 這與統(tǒng)計學的入門課程不同, 入門課程經(jīng)常強調記住結果. 利用數(shù)學工具, 幾乎無須死記硬背, 但需要詳細的數(shù)學推導和證明. 建議先學習數(shù)學分析, 不僅因為我們使用數(shù)學分析的結果, 而且因為概率論和數(shù)理統(tǒng)計的思維方法和證明結構與數(shù)學分析相似. 本書從概率公理開始, 建立概率理論. 以此為基礎, 構建統(tǒng)計理論. 數(shù)學分析的入門書 Rudin (1976) 是值得一直被推薦的, 更深入的理論推薦 Rudin (1987).
本書附錄包含了對重要數(shù)學結果的簡要總結, 供讀者參考.
我花了 20 年完成本書和《計量經(jīng)濟學》. 20 年間, 我收到了來自學生、教師和其他讀者主動提出的建議、更正、評論和問題. 如果沒有這些了不起的來信, 這兩本書是無法完成的. 由于收到了很多人的電子郵件和評論, 我無法記住所有人的名字. 與其公布一個不完整的名單, 不如向每一位提供反饋的人表示誠摯的感謝.
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. 該電子版成了本書的初稿.
衷心感謝我的家人: Korinna、Zoe 和 Nicholas. 沒有他們這些年的愛和支持, 本書也是很難完成的. 本書的全部版稅將捐贈給慈善機構.
布魯斯·E. 漢森(Bruce E. Hansen) 威斯康星大學麥迪遜分校Trygve Haavelmo經(jīng)濟學教授,Mary Claire Aschenbrener Phipps杰出主席,高引的計量經(jīng)濟學家之一。
目 錄
譯者序
前言
記號
第 1 章 概率論基礎 1
1.1 引言 1
1.2 結果和事件 1
1.3 概率函數(shù) 3
1.4 概率函數(shù)的性質 4
1.5 等可能結果 5
1.6 聯(lián)合事件 6
1.7 條件概率 7
1.8 獨立性 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 放回抽樣和無放回抽樣 15
1.13 撲克牌 17
1.14 σ 域 * 18
1.15 技術證明 * 19
習題 21
第 2 章 隨機變量 25
2.1 引言 25
2.2 隨機變量的定義 25
2.3 離散隨機變量 26
2.4 變換 27
2.5 期望 28
2.6 離散隨機變量的有限期望 29
2.7 分布函數(shù) 31
2.8 連續(xù)隨機變量 32
2.9 分位數(shù) 34
2.10 密度函數(shù) 35
2.11 連續(xù)隨機變量的變換 36
2.12 非單調變換 39
2.13 連續(xù)隨機變量的期望 40
2.14 連續(xù)隨機變量的有限期望 42
2.15 統(tǒng)一記號 42
2.16 均值和方差 43
2.17 矩 45
2.18 詹森不等式 45
2.19 詹森不等式的應用 * 47
2.20 對稱分布 49
2.21 截斷分布 50
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)學細節(jié) * 56
習題 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 二項分布 61
3.5 多項分布 62
3.6 泊松分布 62
3.7 負二項分布 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 技術證明 * 74
習題 75
第 4 章 多元分布 78
4.1 引言 78
4.2 二元隨機變量 78
4.3 二元分布函數(shù) 79
4.4 概率質量函數(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 離散隨機變量 X 的條件分布 88
4.9 連續(xù)隨機變量 X 的條件分布 89
4.10 可視化條件密度 91
4.11 獨立性 92
4.12 協(xié)方差和相關系數(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 105
4.19 三角不等式 * 107
4.20 多元隨機向量 108
4.21 多元向量對 109
4.22 多元變量變換 110
4.23 卷積 111
4.24 層級分布 113
4.25 條件期望的存在性和唯
一性 * 115
4.26 可識別性 116
習題 117
第 5 章 正態(tài)及相關分布 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 截斷和刪失正態(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 126
5.9 卡方分布、t 分布、F 分布和
柯西分布 127
5.10 Hermite 多項式 * 128
5.11 技術證明 * 129
習題 136
第 6 章 抽樣 139
6.1 引言 139
6.2 樣本 139
6.3 經(jīng)驗例子 141
6.4 統(tǒng)計量、參數(shù)和估計量 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