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  • 统计思维 科学家入门导引 (美)M.D.埃奇 著 冉启康 译 生活 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: [美]M. D.埃奇(M. D. Edge)著
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2024-01-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: [美]M. D.埃奇(M. D. Edge)著
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2024-01-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2023-12-01
    • 字数:399
    • 页数:260
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787111738053
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:机械工业出版社

    统计思维 科学家入门导引

    作  者:(美)M.D.埃奇 著 冉启康 译
    定  价:79
    出 版 社:机械工业出版社
    出版日期:2024年01月01日
    页  数:544
    装  帧:平装
    ISBN:9787111738053
    主编推荐

    本书是一本讲述统计思维的书,提供培养统计学家的概念框架,而非培养为统计学家的全面技术。本书重点解读一种统计方法,即简单线性回归,旨在让读者明白,想要成为自信的数据分析师优选深入学习一种统计方法,而不是粗略了解许多方法。

    内容简介

    自然科学和社会科学的研究人员发现自己在大量的新数据中遨游。要想理解这些不断涌现的信息,需要的不仅仅是对公式化统计方法的生搬硬套。本书的主旨是让读者明白,想要成为自信的数据分析师优选深入学习一种统计方法,而不是粗略了解许多方法。
    特别需要注意的是,本书侧重于简单线性回归,这是一种与应用统计学中最重要的工具密切相关的方法,将其作为一个详细案例教授基于重抽样、基于似然和贝叶斯统计推断方法。深入考虑简单线性回归,可以了解统计程序的设计方式,了解应用统计学时所持的哲学立场,了解探索统计方法优势的工具。本书的新颖之处在于它的数学水平,对于统计学家来说,它比大多数统计学图书都要温和,但对于非统计学家来说,它又比大多数入门图书都要严谨。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    译者序
    前言
    致谢
    第1章初识数据1
    第2章R软件与探索性数据分析7
    2.1与R软件交互8
    2.2教程:鸢尾数据11
    2.3本章小结20
    2.4延伸阅读20
    第3章很好拟合线21
    3.1定义“很好”拟合23
    3.2推导:求最小二乘线25
    3.3结论29
    3.4本章小结31
    3.5延伸阅读31
    第4章概率与随机变量32
    4.1[选读]概率公理35
    4.2事件之间的关系:条件概率和独立性36
    4.3贝叶斯定理38
    4.4离散随机变量及其分布41
    4.5连续随机变量及其分布43
    4.6概率密度函数45
    4.7分布族46
    4.8本章小结50
    4.9延伸阅读50
    第5章随机变量的性质51
    5.1数学期望与大数定律51
    5.2方差与标准差55
    5.3联合分布、协方差与相关性57
    5.4[选读]条件分布、期望和方差61
    5.5中心极限定理62
    5.6一个简单线性回归的概率模型66
    5.7本章小结72
    5.8延伸阅读73
    插叙74
    第6章点估计量的性质77
    6.1偏差80
    6.2方差81
    6.3均方误差82
    6.4一致性82
    6.5有效性84
    6.6[选读]统计决策理论与风险85
    6.7稳健性89
    6.8简单线性回归模型的估计量90
    6.9结论94
    6.10本章小结94
    6.11延伸阅读94
    第7章区间估计与推断96
    7.1标准误差96
    7.2置信区间97
    7.3频率推断Ⅰ:零假设、检验统计量和p值101
    7.4频率推断Ⅱ:备择假设和拒绝框架105
    7.5[选读]假设检验和置信区间的关系107
    7.6零假设显著性检验及检验的滥用108
    7.6.1缺乏复制性108
    7.6.2几乎固化了的α=0.05109
    7.6.3把α=0.05作为一个关卡109
    7.6.4科学假设与统计假设的区别109
    7.6.5忽视其他目标,如估计和预测110
    7.6.6退化的知识文化110
    7.6.7根据零假设显著性检验评估显著性检验112
    7.7频率推断Ⅲ:功效114
    7.8综合分析:当样本量增加时会发生什么117
    7.9本章小结119
    7.10延伸阅读119
    第8章半参数估计与推断121
    8.1半参数点估计的矩方法123
    8.1.1嵌入式估计量124
    8.1.2矩方法估计126
    8.2使用bootstrap进行半参数区间估计129
    8.3使用置换检验的半参数假设检验137
    8.4结论142
    8.5本章小结143
    8.6延伸阅读143
    第9章参数估计与推断144
    9.1参数估计的极大似然估计法146
    9.2参数的区间估计:直接方法和费希尔信息方法153
    9.2.1直接方法153
    9.2.2[选读]费希尔信息方法154
    9.3使用瓦尔德检验进行参数假设检验157
    9.4[选读]使用似然比检验进行参数假设检验158
    9.5本章小结161
    9.6延伸阅读162
    第10章贝叶斯估计与推断163
    10.1如何选择一个先验分布164
    10.2未缩放的后验、共轭以及从后验分布中抽样165
    10.3使用贝叶斯估计方法获得点估计量169
    10.4使用可信区间进行贝叶斯区间估计172
    10.5[选读]使用贝叶斯因子进行贝叶斯“假设检验”174
    10.6结论:贝叶斯方法与频率方法176
    10.7本章小结178
    10.8延伸阅读178
    尾叙模型与数据179
    尾叙1评估假定179
    尾叙1.1绘图180
    尾叙1.2假定的检验182
    尾叙1.3样本外预测183
    尾叙2简单线性回归的拓展184
    尾叙2.1多元回归185
    尾叙2.2广义线性模型188
    尾叙2.3混合模型191
    尾叙3结论194
    尾叙4延伸阅读195
    附录197
    附录A微积分197
    附录BR语言拓展208
    附录C部分练习答案223
    数学符号表246
    术语表248
    参考文献257

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