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.
老外的语言就是好,这书不错。缺点就是有的比较简单,不过看statistical inference可以补全,可惜国内人邮出版的删了不少。
评分 评分老外的语言就是好,这书不错。缺点就是有的比较简单,不过看statistical inference可以补全,可惜国内人邮出版的删了不少。
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。
评分大一下学期学校有概率统计课,果断将学校教材丢到一边,当时在京东上看到了这本书就没多想直接买了。课业繁多,一学期只将前半本概率部分基本学完,后半本有空再接着补上。虽然最后这门课还是没上90分(好气,我到底哪题被扣分了),但是这本教材使我从更高的视角对概率统计有了...
题目很棒。数学细节丰富。
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probability part: chap 1-5
评分也很全面详细,而且比George Casella的Statistical Inference读起来舒服
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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