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出版者:Johns Hopkins Univ Pr

作者:Edwards, A.W.F.

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:1992-10

价格:$ 31.64

装帧:Pap

isbn号码:9780801844430

丛书系列:

图书标签:

统计学
概率论
机器学习
数据分析
推断统计
模型评估
最大似然估计
统计建模
理论统计
贝叶斯方法

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具体描述

This new and expanded edition of A. W. F. Edwards' classic volume on scientific inference presents his most important published articles on the subject. Edwards argues that the appropriate axiomatic basis for inductive inference is not that of probability, with its addition axiom, but that of likelihood, the concept introduced by Fisher as a measure of relative support among different hypotheses. Starting from the simplest considerations and assuming no more than a basic acquaintancewith probability theory, the author sets out to reconstruct a consistent theory of statistical inference in science. Using the likelihood approach, he explores estimation, tests of significance, randomization, experimental design, and other statistical topics. Likelihood is important reading for students and professionals in biology, mathematical sciences, and philosophy.

“Likelihood”是一本深入探讨概率和统计基础知识的书籍，旨在帮助读者理解如何评估事件发生的可能性及其在不同领域中的应用。这本书以清晰系统的结构展开内容，从基本概念到更复杂的理论逐步引导读者掌握相关知识。它不仅涵盖了数学工具的运用，还结合实际案例，展示如何在商业决策、风险管理以及科学研究中应用这些原理。书中的第一章详细介绍了概率论的基本定义及其在不同学科中的意义。这部分内容帮助读者建立对随机事件和不确定性的初步认识，为后续深入学习奠定坚实基础。接下来，内容会系统讲解概率分布的种类，包括离散型与连续型，每个分布都有其特有的应用场景和计算方法。这部分帮助读者理解各种分布如何描述数据及其重要性。在后续章节中，书籍重点探讨了条件概率和贝叶斯定理的核心思想，这些都是现代统计学的重要组成部分。通过这些内容，读者能够掌握更新信念的逻辑以及如何根据新信息调整预期，从而更好地应对现实中的不确定性问题。这一部分特别适合那些希望提升分析能力且希望从理论出发深入思考的读者。书中还广泛介绍了在实际工作和生活中如何运用这些概率与统计知识。这里包含了大量案例分析，例如金融市场预测、医疗数据解析以及工程问题的解决方案等，每个章节都以具体情境为切入点，让读者能够更直观地理解理论在真实场景中的价值。此外，本书还涉及实验设计和数据分析技巧，使得读者能够通过实际操作加深理解。另一个亮点是对不同统计方法的比较与选择。书中详细介绍了回归分析、假设检验以及时间序列模型等工具，帮助读者了解如何根据问题的特性，选择最合适的分析手段。这种内容不仅强调理论，更注重其在不同领域的应用，例如市场预测中的数据建模或科学实验结果的解读。书中还特别强调批判性思维的重要性，鼓励读者深入思考问题的本质，并培养独立判断能力。通过丰富的图表、公式推导和实例分析，读者能够更好地掌握所学知识，并将其应用到实际工作中。这部分内容不仅增加了书籍的实践性，也提升了读者对概率统计的全面理解。总体来说，这本书以细致入微的讲解和丰富多样的案例，使读者在阅读过程中不仅能掌握理论知识，还能感受到其实际应用价值。这是一份经过精心设计的资源，适合希望系统提升自己的专业素养的读者。无论是初学者还是有一定基础的读者，都会从中获得极大的启发和指导。通过不断的学习与实践，这本书将帮助读者更清晰地认识概率与统计在现代生活中的重要角色。