霍格編著的《數理統計學導論（原書第7版）》是數理統計方面的一本經典教材，自1959年**版出版以來，廣受讀者好評，並被眾多院校選為教材，如布朗大學、喬治華盛頓大學等。
第7版延續了前幾版的一貫風格，清晰而全面地闡述了數理統計的基本理論，並且為了讓讀者*好地理解數理統計，還提供了豐富的例子和一些重要的背景材料。與前幾版相比，本版引入了*新的數理統計發展成果，采用目前流行的R軟件進行統計計算和推斷。

霍格編著的《數理統計學導論（原書第7版）》 是數理統計方面的經典教材，從數理統計學的初級基 本概念及原理開始。詳細講解概率與分布、多元分布 、特殊分布、統計推斷基礎、極大似然法等內容，並 且涵蓋一些高級主題。如一致性與極限分布、充分性 、最優假設檢驗、正態模型的推斷、非參數與穩健統 計、貝葉斯統計等。此外，為了幫助讀者更好地理解 數理統計和鞏固所學知識，書中還提供了一些重要的 背景材料、大量實例和習題。 本書可以作為高等院校數理統計相關課程的教材 ，也可供相關專業人員參考使用。

推薦序
譯者序
前言
第1章　概率與分布
1.1　引論
1.2　集合理論
1.3　概率集函數
1.4　條件概率與獨立性
1.5　隨機變量
1.6　離散隨機變量
1.6.1　變量變換
1.7　連續隨機變量
1.7.1　變量變換
1.8　隨機變量的期望
1.9　某些特殊期望
1.10　重要不等式
第2章　多元分布
2.1　二元隨機變量的分布
2.1.1　期望
2.2　二元隨機變量變換
2.3　條件分布與期望
2.4　相關繫數
2.5　獨立隨機變量
2.6　多元隨機變量的推廣
2.6.1　*多元變量的方差協方差矩陣
2.7　多個隨機向量的變換
2.8　隨機變量的線性組合
第3章　某些特殊分布
3.1　二項分布及有關分布
3.2　泊松分布
3.3　Γ,χ2以及β分布
3.4　正態分布
3.4.1　污染正態分布
3.5　多元正態分布
3.5.1　*應用
3.6　t分布與F分布
3.6.1　t分布
3.6.2　F分布
3.6.3　學生定理
3.7　混合分布
第4章　統計推斷基礎
4.1　抽樣與統計量
4.1.1　pmf與pdf的直方圖估計
4.2　置信區間
4.2.1　均值之差的置信區間
4.2.2　比例之差的置信區間
4.3　離散分布參數的置信區間
4.4　次序統計量
4.4.1　分位數
4.4.2　分位數置信區間
4.5　假設檢驗
4.6　統計檢驗的深入研究
4.7　卡方檢驗
4.8　蒙特卡羅方法
4.8.1　篩選生成算法
4.9　自助法
4.9.1　百分位數自助置信區間
4.9.2　自助檢驗法
*4.10　分布容許限
第5章　一致性與極限分布
5.1　依概率收斂
5.2　依分布收斂
5.2.1　概率有界
5.2.2　Δ方法
5.2.3　矩母函數方法
5.3　中心極限定理
5.4　多變量分布的推廣
第6章　極大似然法
6.1　極大似然估計
6.2　拉奧克拉默下界與有效性
6.3　極大似然檢驗
6.4　多參數估計
6.5　多參數檢驗
6.6　EM算法
第7章　充分性
7.1　估計量品質的測量
7.2　參數的充分統計量
7.3　充分統計量的性質
7.4　完備性與**性
7.5　指數分布類
7.6　參數的函數
7.7　多參數的情況
7.8　*小充分性與從屬統計量
7.9　充分性、完備性以及獨立性
第8章　*優假設檢驗
8.1　*大功效檢驗
8.2　一致*大功效檢驗
8.3　似然比檢驗
8.4　序貫概率比檢驗
8.5　極小化極大與分類方法
8.5.1　極小化極大方法
8.5.2　分類
第9章　正態模型的推斷
9.1　二次型
9.2　單向方差分析
9.3　非中心χ2分布與F分布
9.4　多重比較法
9.5　方差分析
9.6　回歸問題
9.7　獨立性檢驗
9.8　某些二次型分布
9.9　某些二次型的獨立性
**0章　非參數與穩健統計學
10.1　位置模型
10.2　樣本中位數與符號檢驗
10.2.1　漸近相對有效性
10.2.2　基於符號檢驗的估計方程
10.2.3　中位數置信區間
10.3　威爾科克森符號秩
10.3.1　漸近相對有效性
10.3.2　基於威爾科克森符號秩的估計方程
10.3.3　中位數的置信區間
10.4　曼惠特尼威爾科克森方法
10.4.1　漸近相對有效性
10.4.2　基於MWW的估計方程
10.4.3　移位參數Δ的置信區間
10.5　一般秩得分
10.5.1　效力
10.5.2　基於一般得分的估計方程
10.5.3　*優化*佳估計
10.6　適應方法
10.7　簡單線性模型
10.8　測量關聯性
10.8.1　肯德爾τ
10.8.2　斯皮爾曼ρ
10.9　穩健概念
10.9.1　位置模型
10.9.2　線性模型
**1章　貝葉斯統計學
11.1　主觀概率
11.2　貝葉斯方法
11.2.1　先驗分布與後驗分布
11.2.2　貝葉斯點估計
11.2.3　貝葉斯區間估計
11.2.4　貝葉斯檢驗方法
11.2.5　貝葉斯序貫方法
11.3　貝葉斯其他術語與思想
11.4　吉布斯抽樣器
11.5　現代貝葉斯方法
11.5.1　經驗貝葉斯
附錄A　數學
附錄B　R函數
附錄C　分布表
附錄D　常用分布列表
附錄E　參考文獻
附錄F　部分習題答案