作者简介

David A. Freedman(1938-2008)
加州大学伯克利分校的统计学教授。他是杰出的数理统计学家,其研究范围包括鞅不等式分析、Markov过程、抽样、自助法等。他是美国科学院院士。在2003年,他获得了美国科学院授予的 John J.Carty 科学进步奖,以表彰他对统计理论和实践做出的贡献。

内容简介

《统计模型》是一本优秀的统计模型教材,着重讲解线性模型的应用问题,包括广义最小二乘和两步最小二乘模型,以及二分变量的probit及logit模型的应用。还包括关于研究设计、二分变量回归及矩阵代数的背景知识。此外,《统计模型》附有大量的练习,并且其中多数练习题在书后都有答案,便于读者学习、巩固和提高。

《统计模型》适合作为统计专业高年级本科生和低年级研究生线性模型课程的教材,同时也适合作为相关领域研究人员的参考书。


David A. Freedman(1938-2008)

加州大学伯克利分校的统计学教授。他是杰出的数理统计学家,其研究范围包括鞅不等式分析、Markov过程、抽样、自助法等。他是美国科学院院士。在2003年,他获得了美国科学院授予的 John J.Carty 科学进步奖,以表彰他对统计理论和实践做出的贡献。

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豆瓣评论

  • Yuimetal Death
    要么原作垃圾,要么翻译垃圾,反正看不懂01-08
  • big
    硬撑到那么厚,真是差评03-04
  • e3dws
    没文化,看不懂,T___T07-27
  • 大憨
    吃了顿饭回来,想了想,忘记什么是回归了,忘记了他介绍了几种统计模型,几种回归。只对矩阵这个工具在计算这些问题的时候的强大能力有着模糊而又模糊的印象。这本书挺薄的,容易看。03-07
  • 林同学
    开头还不错,但是到路径模型那边时候我就开始看不懂了。还是搞一本规范一点的回归分析书看看06-06

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