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.
具體描述
讀後感
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。
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評分难度低于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。
評分才读了三分之一，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...
用戶評價
題目很棒。數學細節豐富。
评分學渣歲月的開始。簡直不堪迴首。。
评分題目很棒。數學細節豐富。
评分不建議中國學生看這個玩意兒，概率論不像數分高代，好多英文語言環境難以理解，不如看中文書理解好。
评分枯燥
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