The revision of this well-respected text presents a balanced approach of the classical and Bayesian methods and now includes a chapter on simulation (including Markov chain Monte Carlo and the Bootstrap), coverage of residual analysis in linear models, and many examples using real data. Calculus is assumed as a prerequisite, and a familiarity with the concepts and elementary properties of vectors and matrices is a plus.
才读了三分之一,例子巨多,反复从头用到尾啊。适合长时间反复看吧。这本书挺简单的,但是讲的很好,每节书后有难度较高的补充内容或者讲解性质的内容,很有意思。 前六章讲述初等概率论。条件概率、条件期望、大数定律和中心极限定理应该多花些时间看看。 第七章到第九章讲...
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因为文中反复引用之前讲过的例子,所以需要打开多个窗口返回查找,勤动手就行了。全书的难易程度并不均一,有时给出严格详细的推导过程,有时省略很多推理步骤,所以没必要每个知识点都抓住不放过。配合答案的话,算是比较适合自学的一本书。
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评分太难了 一学期 只学了浅浅的一层的感觉
评分太难了 一学期 只学了浅浅的一层的感觉
评分不建议中国学生看这个玩意儿,概率论不像数分高代,好多英文语言环境难以理解,不如看中文书理解好。
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