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.
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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...
太难了 一学期 只学了浅浅的一层的感觉
评分因为文中反复引用之前讲过的例子,所以需要打开多个窗口返回查找,勤动手就行了。全书的难易程度并不均一,有时给出严格详细的推导过程,有时省略很多推理步骤,所以没必要每个知识点都抓住不放过。配合答案的话,算是比较适合自学的一本书。
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
评分大佬让我读的....
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