统计学完全教程
内容简介
由美国当代著名统计学家L·沃塞曼所著的《统计学元全教程》是一本几乎包含了统计学领域全部知识的优秀教材。本书除了介绍传统数理统计学的全部内容以外，还包含了Bootstrap方法（自助法）、独立性推断、因果推断、图模型、非参数回归、正交函数光滑法、分类、统计学理论及数据挖掘等统计学领域的新方法和技术。本书不但注重概率论与数理统计基本理论的阐述，同时还强调数据分析能力的培养。本书中含有大量的实例以帮助广大读者快速掌握使用R软件进行统计数据分析。
本书适用于统计学、数学、计算机科学、机器学习与数据挖掘等领域的高年级本科生、研究生，对于相关领域的广大科研工作者和实际工作者来说也不失为一本有价值的参考书。
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作者简介
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目录
译者前言
原书序
第1章 概率
第2章 随机变量
第3章 数学期望
第4章 不等式
第5章 随机变量的收敛
第6章 模型、统计推断与学习
第7章 CDF和统计泛函的估计
第8章 Bootstrap方法
第9章 参数推断
第10章 假设检验和p值
第11章 贝叶斯推断
第12章 统计决策理论
第13章 线性回归和Logistic回归
第14章 多变量模型
第15章 独立性推断
第16章 因果推断
第17章 有向图与条件独立性
第18章 无向图
第19章 对数线性模型
第20章 非参数曲线估计
第21章 正交函数光滑法
第22章 分类
第23章 重温概率：随机过程
第24章 模拟方法
参考文献
符号列表
名词索引
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读书文摘
Using fancy tools like neural nets, boosting and SVM without understanding basic statistics is like doing brain surgery before knowing how to use bandaid.
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