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.
首先要严厉抨击人民邮电不负责任的出版态度!!!且不说内容印刷时有错误出现,更可耻的是纵容翻译者胡乱删减原著内容!这对读者是最不负责任的!!! 除此外,就本书自身而言,值4颗星。 本书是一册很不错的概率统计基础书籍,对于学习经济学的国内学生来讲,该书内容处于...
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。
评分首先要严厉抨击人民邮电不负责任的出版态度!!!且不说内容印刷时有错误出现,更可耻的是纵容翻译者胡乱删减原著内容!这对读者是最不负责任的!!! 除此外,就本书自身而言,值4颗星。 本书是一册很不错的概率统计基础书籍,对于学习经济学的国内学生来讲,该书内容处于...
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...
太难了 一学期 只学了浅浅的一层的感觉
评分大佬让我读的....
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)
评分看了两百多页 还挺清楚的
评分也很全面详细,而且比George Casella的Statistical Inference读起来舒服
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