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。
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...
評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...
評分求该书的ppt~求该书的ppt~求该书的ppt~求该书的ppt~求该书的ppt~求该书的ppt~求该书的ppt~求该书的ppt~求该书的ppt~求该书的ppt~求该书的ppt~求该书的ppt~求该书的ppt~求该书的ppt~求该书的ppt~求该书的ppt~求该书的ppt~求该书的ppt~求该书的ppt~求该书的ppt~求该书的ppt~求该...
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用戶評價
因為文中反復引用之前講過的例子，所以需要打開多個窗口返迴查找，勤動手就行瞭。全書的難易程度並不均一，有時給齣嚴格詳細的推導過程，有時省略很多推理步驟，所以沒必要每個知識點都抓住不放過。配閤答案的話，算是比較適閤自學的一本書。
评分這本書把人搞沒瞭，側重點和中文的教材完全不一樣，永遠不知道他會從哪和犄角旮旯找齣知識點齣題。
评分也很全麵詳細，而且比George Casella的Statistical Inference讀起來舒服
评分補基礎不錯，細緻到囉嗦，例子巨多，比較要求耐心。
评分比較可讀，但有時候囉嗦，甚至把幾句話能說清楚的講得很復雜 // harvard 111, CMU 326 undergrad; MIT 18.443 (2003 & 06)
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