193511 | [Подлинная] Статистическая теория и практика модели (оригинальное 2 издание)
Цена: 1 247руб. (¥59)
Артикул: 549431951268
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товараПродавец:奥维博世图书专营店
Адрес:Пекин
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥109.22 308руб.
¥ 26.5 25.3535руб.
¥54.41 150руб.
¥591 247руб.
| Заголовок: | [Подлинная] Статистическая модель: теория и практика (оригинал 2) [Книга] | 193511111 |
| Цена книги: | 45 Юань |
| Автор книги: | (Красота) Дэвид А. Фридман |
| Издательство: | Машиностроительная промышленность Пресса |
| Дата публикации: | 2010/9/1 0:00:00 |
| Номер ISBN: | 9787111309895 |
| формат: | 16 |
| Количество страниц: | 277 |
| Издание: | 1-1 |
| Об авторе |
| Дэвид А.Ферман, (1938-2008)-профессор статистики в Калифорнийском университете в Беркли.Он является выдающимся математическим статистиком, и его исследовательский объем включает в себя анализ неограниченных в -лосных, марковских процессов, выборки, самоотрадительных методов и т. Д.Он академик Американской академии наук.В 2003 году он получил премию John J.Carty Scientific Progress от Американской академии наук, чтобы признать свой вклад в статистическую теорию и практику. |
| Введение в контент |
| Эта книга представляет собой отличный учебник по статистической модели, который фокусируется на применении линейных моделей, включая применение самых коротких и двухэтапных минимум двух -мульти -мульти -мультарма -модели и применение моделей Probit and Logit из двух точечной переменной. Эта книга также включает в себя исследования и дизайн дизайна и дизайна исследований, фоновые знания двух точечной переменной возврата и матричной алгебры. Кроме того, эта книга имеет большое количество упражнений и большинство вопросов упражнений. Имейте ответы после книги, которая удобна для читателей, чтобы учиться, консолидировать и улучшать. Эта книга подходит в качестве учебника для старших бакалавриата и низкоградийных модельных курсов по статистическим специальностям. Она также подходит для справочников в качестве исследователей в соответствующих областях. |
| Каталог |
| Переводчик введение Издание 2 Предисловие Предисловие Глава 1 Наблюдение за исследованиями и экспериментом 1 1.1 Введение 1 1.2 1.3 Исследование по холере 4 1,4 Youule Исследование по бедности 6 1.5 Примечания 9 Глава 2 возвращает 12 2.1 Введение 12 2.2 возврат 12 2.3 Hick Law 14 2.4 Сложность 15 2.5 Относительно простой возврат и множественная регрессия 17 2.6 Примечания 19 Глава 3 Матрица номер 20 3.1 Введение 20 3.2 Правление рядов и 21 3.3 Случайный вектор 24 3.4 Матрица Чжэндинга 25 3.5 Популярное распределение 27 3.6 Книги о матричной алгебре 28 Глава 4 возврат разнообразия 29 4.1 Введение 29 4.2 Стандартная ошибка 32 4.3 Diversion диверсифицированной доходности 35 4.4 Если это не удовлетворено, как будет OLS 37 4.5 Проблемы для обсуждения 37 4.6 Примечания 41 Глава 5 Возврат разнообразия: специальная тема 42 5.1 Введение 42 5.2ols - это синий 42 5.3 Самым наименьшим размножения 43 43 5.4GLS Пример 44 5.5 Если это не удовлетворено, как будет GLS 46 5.6 Популярная теория 46 5.7f тест 49 5.8 Данные Peeping 51 5.9 Проблемы для обсуждения 52 5.10 Примечания 54 Глава 6 Модель дороги 56 6.1 Слоистые 56 6.2 Посмотрите на закон Ху Ке 59 6.3 Политическое возвращение эпохи Маккарти 60 6.4 Вывод причины и следствия регрессии 62 6.5 Схема ответа диаграммы пути 64 6.6 Тупая переменная 70 6.7 Вопросы для обсуждения 71 6.8 Примечания 75 Глава 7 наиболее как 78 7. Введение 78 7.2probit Model 82 7.3Logit Model 86 7.4 Эффект католической школы 88 7.5 Проблемы для обсуждения 96 7.6 Примечания 101 ГЛАВА 8 СВОМ ПЕРЕДЕЛЕНИЕ 105 8.1 ВВЕДЕНИЕ 105 8.2 Метод Self -Help для энергетического спроса модель 112 8.3 Примечания 117 Глава 9 Юнион Куб 119 9.1 Введение 119 9.2 переменная инструмента 122 9.3 Основная модель масла 124 9.4 Какие два шага 125 9.5 Пример социальных наук: образование и фертильность 126 9.6 xie переменная 129 9.7 Линейная модель вероятности 130 9,8 БОЛЬШЕ обсуждений на IVLS 132 9.9 Вопросы для обсуждения 134 9.10 Примечания 139 Глава 10 Вопросы в статистическом моделировании 141 10.1 Введение 141 10.2 Критическая литература 143 10.3 Схема ответа 146 10.4 Оценка главы 7-9 Модель 147 10.5 Резюме 147 Ссылки 148 Часть упражнения Ответ 163 Компьютерный эксперимент 204 Приложение пример кода Matlab 216 Справочные документы 220 |
| Выбор редактора |
| Дэвид А. Фридман (1938— 2008) является профессором статистики Калифорнийского университета Беркли.Он является выдающимся математическим статистиком, и его исследовательский объем включает в себя анализ неограниченных в -лосных, марковских процессов, выборки, самоотрадительных методов и т. Д.Он академик Американской академии наук.В 2003 году он получил премию «Научный прогресс» Джона Дж. Карти от Американской академии наук, чтобы признать свой вклад в статистическую теорию и практику. Об авторе “ Второй курс статистики является серьезным, правильным и интересным.Эта книга присуждается регрессии, моделированию причины и следствий, максимальным и самоотдачам.Каждый, кто анализирует реальные данные, должны прочитать эту книгу, и для нас также большая честь иметь второе издание сейчас.” —&Mdash; Pesi Diaconis, профессор математики и статистики Стэнфордского университета &Ldquo; в этой книге автор объяснил основные статистические методы, используемые в причинно -следственном моделировании, и четко и ярко описаны сложные статистические идеи с помощью интересных примеров.Новички и практики получат выгоду от этой книги.” —— Алан Крюгер, профессор экономики и государственной политики Принстонского университета &Ldquo; метод регрессии часто применяется к данным наблюдения, цель состоит в том, чтобы получить причинные выводы.В какой среде это разумно?Какое предположение стоит за анализом?Эта книга ответила на эти вопросы.Эта книга является обязательной для того, чтобы не только для тех, кто возвращается, чтобы суммировать данные.Стиль написания этой книги очень хорош, и обсуждение связанных исследовательских работ в социальных науках является чрезвычайно пониманием.Я настоятельно рекомендую эту книгу для всех, кто занимается статистическим моделированием или обучением.” —&Mdash; Aad van der Vaart, профессор &Ldquo; Эта книга представляет собой современное введение в дисциплину, обсуждалась такие темы, как графические модели и совместные уравнения.В книге есть много вдохновляющих упражнений и компьютерных экспериментов.Особенно ценная вещь о основной в статистике приложений‘ философский камень&Rsquo; Комментарии ключей.Это вдохновляющая и легкая книга.” —— Гесин Рейнерт, профессор статистики в Оксфордском университете |
 |
| Эта книга в основном подготовлена для старших студентов и низких аспирантов по статистике. Студенты и специалисты в области социальных наук и медицинского обслуживания и здоровья также будут заинтересованы в этой книге. Хотя я пишу ее как учебник, как учебник, но На самом деле это его собственная система. Эта книга пересекает применение линейных моделей, включая общие минимум с минимум двух и двух шагом с минимум двумя моделями, а также модели Probit и Logit с двойными точками. для использования в качестве предполагаемой ошибки ошибки ошибки ошибки ошибки смещения и расчетов. Метод объясняется. Уместно сказать, что если вы хотите начать чтение и использование эмпирической статьи статистических моделей. Обсуждение проводится вокруг опубликованных результатов исследований. Для того, чтобы быть легко ссылающимся, ключевые статьи перестроены за книгой. Некоторые читатели могут найти сомнение автора как тон обсуждения этой книги. Если вы также входят в эту часть читателей, то я сделает необычное предложение, то есть до того, как вы прочитаете эту книгу, пожалуйста, держите это сомнение. (Вообще говоря, автор требует, чтобы читатели временно верили в заключение в книге, но эта книга не делает такой запрос на такой требование.) Глава 1 По сравнению с исследованиями наблюдений и экспериментальным исследованиям, и введено метод регрессии, этот метод помогает прояснить сложные отношения в исследованиях наблюдения. В этой книге одна глава используется для объяснения возврата, а другая глава, и и друга Другая глава, в которой количество поколений матрицы быстро обзоры (в Беркли, половина основной статистики учащихся должна изучать эти главы), зная, что это содержимое будет намного проще. Другим важным дополнительным курсом является солидный теория вероятности и базовые знания. Те, кто развивается на практике. В Беркли у нас есть лаборатория на машине, где учащиеся используют компьютеры для анализа данных. За книгой существует 13 экспериментов (лаборатории). После нескольких выборок компьютерной программы. Если вы хотите получить данные и программный код, учителя могут отправлять электронные письма по адресу solutions@cambridge.org, чтобы получить. Хорошие учебники должны иметь хорошие упражнения, в книге есть много упражнений на класс. Эти упражнения в этих упражнениях. Некоторые из них о математике, и и и Некоторые из них гипотетические. Они являются моделируемыми упражнениями для некоторых анти -часов в некоторых рационах и традиционных методах. С другой стороны, многие упражнения основаны на практических исследованиях. Здесь есть краткие данные, а также есть данные, и есть Также данные, а также есть данные, а также есть данные, а также есть данные, а также есть данные. Специальные: как вы начинаете?Ответ на большинство учебных вопросов прилагается к этой книге. В дополнение к выполнению упражнений и экспериментов, студенты Беркли должны заполнить некоторые исследовательские отчеты в течение семестра. Как учебник, с одной стороны, чтобы определить, что выбрать для обсуждения и на Другая рука определяет, что вы решите игнорировать. Независимо от того, насколько толстая книга, она не может охватить все интересующее содержание. Моя цель -объяснить, как фактические работники выводят причину и следствие из связи, и самообслуживание Закон используется для замены общего использования общего использования. Недавний метод. Проверка логики этой области имеет решающее значение, и это требует времени. Если мы проигнорируем популярный метод, возможно, этот вид проверки можно сравнить с коррекцией. 15 ~ 20 недель или аспиранты от 10 до 15 недель, конечно, и обсуждения. Для курсов бакалавриата в колледже я буду преподавать главы с 1 по 7 и представляю стихи 9,1 ~ 9,4. Обычно это займет 13 недель. Также будут примеры самого себя - Метод помощи (Глава 8) и глава 9. В 10 -недельной начальной школе я пропущу демонстрацию и главы студента с 8 по 9, а также модель Probit двухточечной переменной в главе 7. За последние две недели Семестр, студенты продемонстрировали свои курсы или обсуждали эти темы со мной во время ответа. Я часто суммирую в последнем классе. Для курсов для выпускников я добавил дополнительный анализ случаев и обсуждения методов. Эта версия версии версии. Содержание немного отличается от предыдущей версии, которая облегчает обучение. Я внес улучшения в объяснении контента каким -либо другим способом. Был в Беркли, и я также проходил курсы по ассортименту и бакалавриату в Стэнфорде и Афинах. Студенты на этих курсах оказали мне большую помощь и поддержку. М. М. М. М. М. М. М. М.'aire N' rbhrolch' Ain, Taylor Boas, Derek Briggs, David Collier, Pesi Diaconis, Thad Dunning, Mike Finkelstein, Paul Humphreys, Jon Mcauliffe, Doug Rivers, Mike Roberts, Don Ylvisaker, Peng Zhao и множественные анонимные рецензенты очень полезны. Лион и Роджер Пурвес являются сотрудниками этой книги. Дэвид Трансах - отличный редактор. |
..Книги, продаваемые в этом магазине, являются настоящими книгами
1273354728