Models and likelihood are the backbone of modern statistics. This 2003 book gives an integrated development of these topics that blends theory and practice, intended for advanced undergraduate and graduate students, researchers and practitioners. Its breadth is unrivaled, with sections on survival analysis, missing data, Markov chains, Markov random fields, point processes, graphical models, simulation and Markov chain Monte Carlo, estimating functions, asymptotic approximations, local likelihood and spline regressions as well as on more standard topics such as likelihood and linear and generalized linear models. Each chapter contains a wide range of problems and exercises. Practicals in the S language designed to build computing and data analysis skills, and a library of data sets to accompany the book, are available over the Web.
博士一年级的必修统计教材,由于课程设置的关系,除了随机过程、线性模型与贝叶斯这几章,其他章节都有cover,课后习题做了将近大半。另外时间序列现在没啥人做,那章讲的很简略。 首先这本书的内容及其之多,涵盖面极广,每个章节都可以用一本独立的教材去讲,几乎没有老师能...
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結閤理論和模型,對統計有個更加直觀的認識
评分統計學就是研究數據的,關鍵在於講問題和統計模型的關聯。餅圖,摺綫圖都是屬於統計學中的解釋數據的範疇下
评分advanced then the structure is firm the bibliographic part after each chapter will be really helpful for those statistical guy 僅留念
评分GLM
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