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  • 正版新书]统计思维 科学家入门导引(美)M.D.埃奇9787111738053
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    • 作者: (美)M.D.埃奇著 | (美)M.D.埃奇编 | (美)M.D.埃奇译 | (美)M.D.埃奇绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2024-01-01
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    • 作者: (美)M.D.埃奇著| (美)M.D.埃奇编| (美)M.D.埃奇译| (美)M.D.埃奇绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2024-01-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:399000
    • 页数:544
    • 开本:32开
    • ISBN:9787111738053
    • 版权提供:机械工业出版社
  • 作者: (美)M.D.埃奇
  • 著: (美)M.D.埃奇
  • 装帧: 平装
  • 印次: 1
  • 定价: 79
  • ISBN: 9787111738053
  • 出版社: 机械工业出版社
  • 开本: 32开
  • 印刷时间: 暂无
  • 语种: 暂无
  • 出版时间: 2024-01-01
  • 页数: 544
  • 外部编号: 庄村25650
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 目    录<br />译者序<br />前言<br />致谢第1章  初识数据1<br />第2章  R软件与探索性数据分析7<br />  2.1  与R软件交互8<br />  2.2  教程:鸢尾数据11<br />  2.3  本章小结20<br />  2.4  延伸阅读20<br />第3章  很好拟合线21<br />  3.1  定义“很好”拟合23<br />  3.2  推导:求最小二乘线25<br />  3.3  结论29<br />  3.4  本章小结31<br />  3.5  延伸阅读31<br />第4章  概率与随机变量32<br />  4.1  \[选读\]概率公理35<br />  4.2  事件之间的关系:条件概率和<br />独立性36<br />  4.3  贝叶斯定理38<br />  4.4  离散随机变量及其分布41<br />  4.5  连续随机变量及其分布43<br />  4.6  概率密度函数45<br />  4.7  分布族46<br />  4.8  本章小结50<br />  4.9  延伸阅读50<br />第5章  随机变量的性质51<br />  5.1  数学期望与大数定律51<br />  5.2  方差与标准差55<br />  5.3  联合分布、协方差与相关性57<br />  5.4  \[选读\]条件分布、期望和方差61<br />  5.5  中心极限定理62<br />  5.6  一个简单线性回归的概率<br />模型66<br />  5.7  本章小结72<br />  5.8  延伸阅读73<br />插叙74<br />第6章  点估计量的性质77<br />  6.1  偏差80<br />  6.2  方差81<br />  6.3  均方误差82<br />  6.4  一致性82<br />  6.5  有效性84<br />  6.6  \[选读\]统计决策理论与风险85<br />  6.7  稳健性89<br />  6.8  简单线性回归模型的估计量90<br />  6.9  结论94<br />  6.10  本章小结94<br />  6.11  延伸阅读94<br />第7章  区间估计与推断96<br />  7.1  标准误差96<br />  7.2  置信区间97<br />  7.3  频率推断Ⅰ:零假设、检验<br />统计量和p值101<br />  7.4  频率推断Ⅱ:备择假设和拒绝<br />框架105<br />  7.5  \[选读\]假设检验和置信区间的<br />关系107<br />  7.6  零假设显著性检验及检验的<br />滥用108<br />    7.6.1  缺乏复制性108<br />    7.6.2  几乎固化了的α=0.05109<br />    7.6.3  把α=0.05作为一个关卡109<br />    7.6.4  科学假设与统计假设的区别109<br />    7.6.5  忽视其他目标,如估计和<br />预测110<br />    7.6.6  退化的知识文化110<br />    7.6.7  根据零假设显著性检验评估<br />显著性检验112<br />  7.7  频率推断Ⅲ:功效114<br />  7.8  综合分析:当样本量增加时<br />会发生什么117<br />  7.9  本章小结119<br />  7.10  延伸阅读119<br />第8章  半参数估计与推断121<br />  8.1  半参数点估计的矩方法123<br />    8.1.1  嵌入式估计量124<br />    8.1.2  矩方法估计126<br />  8.2  使用bootstrap进行半参数区间<br />估计129<br />  8.3  使用置换检验的半参数假设<br />检验137<br />  8.4  结论142<br />  8.5  本章小结143<br />  8.6  延伸阅读143<br />第9章  参数估计与推断144<br />  9.1  参数估计的极大似然估计法146<br />  9.2  参数的区间估计:直接方法和<br />费希尔信息方法153<br />    9.2.1  直接方法153<br />    9.2.2  [选读]费希尔信息方法154<br />  9.3  使用瓦尔德检验进行参数假设<br />检验157<br />  9.4  [选读]使用似然比检验进行<br />参数假设检验158<br />  9.5  本章小结161<br />  9.6  延伸阅读162<br />第10章  贝叶斯估计与推断163<br />  10.1  如何选择一个先验分布164<br />  10.2  未缩放的后验、共轭以及<br />从后验分布中抽样165<br />  10.3  使用贝叶斯估计方法获得点<br />估计量169<br />  10.4  使用可信区间进行贝叶斯区间<br />估计172<br />  10.5  [选读]使用贝叶斯因子进行<br />贝叶斯“假设检验”174<br />  10.6  结论:贝叶斯方法与频率<br />方法176<br />  10.7  本章小结178<br />  10.8  延伸阅读178<br />尾叙  模型与数据179<br />  尾叙1  评估假定179<br />    尾叙1.1  绘图180<br />    尾叙1.2  假定的检验182<br />    尾叙1.3  样本外预测183<br />  尾叙2  简单线性回归的拓展184<br />    尾叙2.1  多元回归185<br />    尾叙2.2  广义线性模型188<br />    尾叙2.3  混合模型191<br />  尾叙3  结论194<br />  尾叙4  延伸阅读195<br />附录197<br />  附录A  微积分197<br />  附录B  R语言拓展208<br />  附录C  部分练习答案223<br />数学符号表246<br />术语表248<br />参考文献257

    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。

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