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
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...
评分才读了三分之一，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...
评分才读了三分之一，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...
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用户评价
期末期中各过了一半。这本书的语言好纠结啊。。。内容还好，但stat inference那块看语言好累，Ch7尤甚，跟数学书比是这样的，不知道是不是统计的内容就是这样还是就是这本书是这样，应该是后者。
评分补基础不错，细致到啰嗦，例子巨多，比较要求耐心。
评分也很全面详细，而且比George Casella的Statistical Inference读起来舒服
评分看了两百多页 还挺清楚的
评分去年翻了大半本，今年补全后边的。前边prob讲的很清楚，结构也很爽的，后边statistic那块儿有点乱啊，是他乱还是我乱呢
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