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《All Of Statistics》统计学完全教程 中英文高清版

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简介：
本书《All of Statistics》是一本全面介绍统计学原理与方法的中英双语教材，包含清晰的图表和实例，适合初学者及专业人士使用。 《统计学完全教程》涵盖了传统数理统计的所有内容，并介绍了Bootstrap方法（自助法）、独立性推断、因果推断、图模型、非参数回归、正交函数光滑法以及分类等现代技术与新方法。 本书不仅深入阐述了概率论和数理统计的基本理论，还特别注重培养读者的数据分析能力。书中包含大量实例，帮助读者快速掌握使用R软件进行统计数据分析的技能。 全书共分22章： 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 随机变量的收敛性分析 第6章 模型、统计推断与学习方法论 第7章 CDF和统计泛函估计 第8章 Bootstrap方法详解 第9章 参数推断技术探讨 第10章 假设检验及p值的应用 第11章 贝叶斯推断原理介绍 第12章 统计决策理论概述 第13章 线性回归与Logistic回归分析 第14章 多变量模型研究 第15章 独立性推理方法论 第16章 因果关系推断技术 第17章 有向图和条件独立性的探讨 第18章 无向图理论介绍 第19章 对数线性模型的应用 第20章 非参数曲线估计方法 第21章 正交函数光滑法详解 第22章 分类技术综述

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  • 《All of Statistics》统计学完全教程 中英文高清版
    优质
    《All of Statistics》是一本全面介绍统计学知识的中英文双语书籍，内容涵盖概率论、估计理论、假设检验等多个领域，适合需要系统学习或复习统计学知识的专业人士和学生阅读。本书提供高清印刷版本，提高阅读体验。 《统计学完全教程》涵盖了数理统计的传统内容以及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、分类等新方法和技术。本书不仅深入阐述了概率论与数理统计的基本理论，还特别注重培养读者的数据分析能力，并通过大量实例指导如何使用R软件进行实际的统计数据分析。 全书共分为22章： 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 收敛性理论及其应用在随机变量上 第6章 模型、推断与学习方法概论 第7章 分布函数和统计泛函的估计技术 第8章 Bootstrap方法介绍及应用实例 第9章 参数推断基础 第10章 假设检验原理与p值解释 第11章 贝叶斯推理入门 第12章 统计决策理论框架 第13章 线性回归和逻辑回归模型详解 第14章 多变量统计分析方法综述 第15章 推断独立性的高级技术 第16章 因果关系的推断与建模 第17章 有向图表示条件独立性原理 第18章 无向图形模型及其应用 第19章 对数线性模型详解及案例分析 第20章 非参数曲线估计方法概览 第21章 正交函数光滑法介绍与应用 第22章 分类问题的统计学处理
     
  • 《All Of Statistics》统计学完全教程 中英文高清版
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    本书《All of Statistics》是一本全面介绍统计学原理与方法的中英双语教材，包含清晰的图表和实例，适合初学者及专业人士使用。 《统计学完全教程》涵盖了传统数理统计的所有内容，并介绍了Bootstrap方法（自助法）、独立性推断、因果推断、图模型、非参数回归、正交函数光滑法以及分类等现代技术与新方法。 本书不仅深入阐述了概率论和数理统计的基本理论，还特别注重培养读者的数据分析能力。书中包含大量实例，帮助读者快速掌握使用R软件进行统计数据分析的技能。 全书共分22章： 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 随机变量的收敛性分析 第6章 模型、统计推断与学习方法论 第7章 CDF和统计泛函估计 第8章 Bootstrap方法详解 第9章 参数推断技术探讨 第10章 假设检验及p值的应用 第11章 贝叶斯推断原理介绍 第12章 统计决策理论概述 第13章 线性回归与Logistic回归分析 第14章 多变量模型研究 第15章 独立性推理方法论 第16章 因果关系推断技术 第17章 有向图和条件独立性的探讨 第18章 无向图理论介绍 第19章 对数线性模型的应用 第20章 非参数曲线估计方法 第21章 正交函数光滑法详解 第22章 分类技术综述
     
  • A Concise Course in Statistical Inference: All of Statistics
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    《A Concise Course in Statistical Inference: All of Statistics》是一本全面介绍统计学核心概念和方法的教材，适合研究生及研究人员阅读。书中涵盖了概率论、估计理论、假设检验等多个重要领域，为读者提供坚实的统计基础与前沿知识。 这本书主要介绍了基本的统计概念，并简要涉及了一些基础的学习模型。从最基本的随机变量、分布、条件概率到IID（独立同分布）、极大似然估计、充分统计量、贝叶斯估计，再到线性回归、非参数估计、分类器和马尔可夫链蒙特卡洛方法等，涵盖了机器学习和数据挖掘中常用的所有模型所涉及的概率或统计概念。重要的是，作者的解释清晰明了，并侧重于阐述模型或公式的统计思想而非复杂的数学证明过程。
     
  • （ESL高清彩色英文+中文版）The Elements of Statistical Learning
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    《The Elements of Statistical Learning》提供了机器学习和统计学领域的全面概述，书中结合理论与实践，配以丰富实例及图表，适合数据科学家及相关领域研究人员阅读。本书提供ESL高清彩色英文版本，并附有中文翻译版，便于读者理解和查阅。 《统计学习要素》是由斯坦福大学统计学院的Hastie教授编写的经典教材。这本书内容丰富，涵盖了有监督学习、无监督学习等多个方面，是从事数据挖掘和机器学习研究的重要参考书。
     
  • CMU《All of Statistics》1-10章习题解答
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    本书提供了卡内基梅隆大学（CMU）经典统计学教材《All of Statistics》前十章的详细习题解答，适合自学者和统计学专业学生参考使用。 《All of Statistics》CMU课程1-10章的课后答案PDF版，适用于该课程的作业参考。
     
  • JDK 1.8 API 中英文高清完整 CHM 版
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    这本《JDK 1.8 API 中英文高清完整 CHM 版》提供了Java开发工具包（JDK）1.8版本中全部API文档，内容涵盖所有类和接口的详细描述、方法及属性介绍，并同时提供中文翻译，便于学习与查阅。 压缩包包含三个版本：1.谷歌翻译版 2.百度翻译版 3.英文版本。
     
  • IBM SPSS Statistics 19.0 中文版教程
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    《IBM SPSS Statistics 19.0中文版教程》是一本详细指导用户掌握SPSS统计分析软件操作和应用的专业书籍。该书内容全面，涵盖了数据管理、描述性统计分析、推断性统计分析等多个方面，并提供了大量的实例解析和练习题，帮助读者深入理解并熟练使用IBM SPSS Statistics 19.0的全部功能。 IBM SPSS Statistics 19 Core System用户指南提供简便清晰的教程内容。
     
  • MyBatis 3官方中文教程PDF（高清完整版）
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    《MyBatis 3官方中文教程》是一本全面介绍MyBatis 3框架使用的权威指南，提供高清PDF版本，内容详尽且系统。 文档是Mybatis在GitHub上的官方中文教程文档，详细讲解了MyBatis的用法。PDF文档为文字版可复制内容，是我通过工具将官方的中文文档转换成PDF格式的。如果觉得有用，请大家积极评论（好资源就是要分享）。
     
  • WEKA中文教程（高清PDF版）
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    《WEKA中文教程》提供了一本全面解析数据挖掘软件WEKA工具使用方法的指南，以高清PDF格式呈现，适合初学者和进阶用户阅读。 Weka是一款流行的机器学习软件包，提供了数据预处理、分类器构建与评估等功能。其中Explorer界面是Weka的核心功能之一，它为用户提供了一个直观的操作环境来探索数据分析流程。 在Explorer界面上方有多个选项卡供用户选择不同的操作模式：Preprocess用于加载和转换数据集；Classify则包含一系列算法以进行模型训练及预测任务；Associate、Cluster、Regression等标签分别对应关联规则学习、聚类分析以及回归问题的解决方法。此外，通过界面底部的任务历史记录按钮可以查看之前执行过的所有命令与结果。 Explorer的设计使得即使是机器学习新手也能快速上手操作，并且对于有经验的研究人员来说同样提供了强大的工具支持来完成复杂的项目需求。