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.
具体描述
读后感
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评分难度低于Statistical Inference，适合初学者。书中以大量的例子使读者理解概率统计。 该书的习题难度适中，很有代表性，值得读者做。
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评分用户评价
补基础不错，细致到啰嗦，例子巨多，比较要求耐心。
评分STA 131ABC 课本
评分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。
评分比较可读，但有时候啰嗦，甚至把几句话能说清楚的讲得很复杂 // harvard 111, CMU 326 undergrad; MIT 18.443 (2003 & 06)
评分比较可读，但有时候啰嗦，甚至把几句话能说清楚的讲得很复杂 // harvard 111, CMU 326 undergrad; MIT 18.443 (2003 & 06)
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