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Statistics with Resampling and R: A Mathematical Approach

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  •      文件类型：RAR

简介：
本书《利用R进行统计与重抽样：一种数学方法》采用重抽样技术，结合R语言实践，为读者提供了一种新颖而实用的统计学学习路径。 《使用再抽样与R的数学统计》是一本面向大学二年级或三年级学生的单学期统计学教材，这些学生已经修过概率论课程（例如Ross (2009)、Ghahramani (2004) 或 Scheaffer和Young (2010)），但可能没有接触过统计学。

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  • Statistics with Resampling and R: A Mathematical Approach
    优质
    本书《利用R进行统计与重抽样：一种数学方法》采用重抽样技术，结合R语言实践，为读者提供了一种新颖而实用的统计学学习路径。 《使用再抽样与R的数学统计》是一本面向大学二年级或三年级学生的单学期统计学教材，这些学生已经修过概率论课程（例如Ross (2009)、Ghahramani (2004) 或 Scheaffer和Young (2010)），但可能没有接触过统计学。
     
  • Applied Bayesian Statistics---Examples with R and OpenBUGS
    优质
    本书《应用贝叶斯统计——R和OpenBUGS实例》通过丰富的真实案例讲解了如何使用R语言和OpenBUGS软件进行贝叶斯数据分析，适合统计学及相关领域的学习者与研究者参考。 For Bayesian learning. For beginners. Easy but useful.
     
  • A Modern Approach to Regression with R: Algorithm Fitting
    优质
    本书《A Modern Approach to Regression with R》采用R语言讲解回归分析，侧重于算法拟合技术，为读者提供现代数据分析方法。 《用R进行回归的现代方法：史宾格统计学教程》是一本介绍如何利用R语言进行回归分析的书籍或教学资料，特别强调了采用当前最先进手段来进行相关统计学学习的方法论。这本书籍或者课程资源中详细讲解了如何使用R编程语言来执行复杂的统计模型和数据分析任务，并且通过实例展示了其在实际问题解决中的应用价值。
     
  • Data Analysis Using R and MATLAB: A Functional Approach
    优质
    本书采用功能化方法，介绍如何使用R和MATLAB进行数据分析。适合需要掌握数据处理技能的研究者与学生阅读。 这本由Springer出版的useR!系列书籍旨在向初学者展示如何使用Matlab和R这两种流行的编程语言进行功能数据分析。我们希望这本书能够大幅减少在各种应用中运用这些技术以获取有价值见解所需的时间和精力。
     
  • Probability, Statistics, and Machine Learning with Python
    优质
    本书通过Python编程语言介绍概率论、统计学和机器学习的基础知识与应用技巧，适合初学者和进阶读者阅读。 《Python for Probability, Statistics, and Machine Learning》这本书主要关注的是利用Python语言进行概率统计和机器学习领域的学习与应用。标签“python Machine Learning 机器学习”直接指向了本书的核心内容，即使用Python编程在机器学习领域中的实践。 该书由José Unpingco编写，并于2019年出版第二版，更新并扩展了有关Python版本3.6+兼容的内容。书中不仅包含关于重要概率分布的新材料、关键推导和示例代码，还基于第一版的反馈对多个现有章节进行了修订以提升清晰度。 本书的核心知识点包括： 1. Python编程语言在统计学和机器学习中的应用。 2. 机器学习的概念与实践方法。 3. 概率论在数据分析中所扮演的关键角色。 4. 统计学基础，它是开发和评估机器学习算法的基础部分。 5. 对Python版本3.6+的适配性，体现了对最新技术的应用跟进。 书中还增加了关于重要概率分布的新章节，并提供了关键推导过程与示例代码。这使得本书不仅是一本理论书籍，同时也是一个实用的学习工具。此外，作者根据读者反馈改进了内容的清晰度和易读性，旨在帮助读者更好地理解复杂的概念并应用于实际操作中。 总的来说，《Python for Probability, Statistics, and Machine Learning》适合希望使用Python进行数据科学相关工作的专业人士与学生阅读。通过学习本书的内容，读者可以掌握如何利用Python来分析数据、开发统计模型，并构建及优化机器学习算法。
     
  • Bayesian Statistics: Mathematical Theory
    优质
    《Bayesian Statistics: Mathematical Theory》是一部专注于贝叶斯统计学数学理论的著作，深入探讨先验分布、后验推断及贝叶斯模型选择等核心概念。 Sumio Watanabe的高清原版PDF已经裁边处理，适合阅读。使用pdf xchange pro恢复裁剪页面的方法如下：依次点击左下角“选项”->“视图”-> 页面缩略图（快捷键是Ctrl+T）。在左侧面板中的缩略图中，右键选择“裁剪页面”（快捷键是Ctrl+Shift+T）。弹出的菜单中：“设为0”，然后在页码范围框中选中“全部”，最后点击确定。
     
  • An Introduction to Mathematical Statistics
    优质
    《An Introduction to Mathematical Statistics》是一本介绍数理统计基础概念、理论和方法的教材，适合数学及统计学专业学生阅读。 This text covers probability and distributions, multivariate distributions, the distribution of functions of random variables, sampling distributions, limiting distributions, point estimation, confidence intervals, sufficient statistics, Bayesian estimation, maximum likelihood estimation, and statistical tests.
     
  • Adaptive Control Design and Analysis: A Tao Approach
    优质
    本书《自适应控制设计与分析：一种道的方法》融合了东方哲学思想和现代控制理论，探讨如何采用灵活、动态的方式进行控制系统的设计与优化。 Tao Adaptive Control Design and Analysis 自适应控制器设计与分析
     
  • Shao Juns Mathematical Statistics Solution Manual
    优质
    《Shao Juns Mathematical Statistics Solution Manual》是一本详细解答统计学教材习题的手册，由数学家夏俊编写。它为学习概率论和数理统计的学生提供了宝贵的资源和支持。 Shao Jun, Mathematical Statistics solution manual
     
  • Probability and Statistics: A Course by Charles J. Stone.pdf
    优质
    本书为Charles J. Stone教授编写的概率论与数理统计教程，内容涵盖基础的概率理论及高级统计方法，适合高等院校相关专业教学使用。 A Course in Probability and Statistics by Charles J. Stone is a classical textbook on the subjects of probability and statistics, available in PDF format.