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A Concise Course in Statistical Inference: All of Statistics

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简介：
《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。

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  • 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。
     
  • The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction...
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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。
     
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    《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
     
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