आंकड़ों के लिए सैद्धांतिक दृष्टिकोण के बारे में अच्छी किताब

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जब मैंने 10 साल पहले अंडरग्रेजुएट के रूप में सैद्धांतिक आंकड़ों में पाठ्यक्रम लिया, तो हमने ड्यूडीविज़ और मिश्रा द्वारा आधुनिक गणितीय सांख्यिकी का उपयोग किया । मैं अपने आप को अब पुस्तक में वापस संदर्भित करता हूं और याद दिलाता हूं कि कुछ कोड उदाहरण आईबीएम 370 के लिए असेंबली में हैं। हालांकि विचित्र, मैं मदद नहीं कर सकता, लेकिन लगता है कि यह कुछ दिनांकित है।

उच्च गुणवत्ता वाली पुस्तकें अधिक पुरानी विंटेज में क्या मौजूद हैं?

references

— जेम्स हॉवर्ड
स्रोत

आकार (पृष्ठ ~ nr। प्रमेय) और वर्ष प्रकाशित भी उपयोगी होगा।

— डेनिस

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सभी योगदानों का हार्दिक स्वागत है, लेकिन बिना किसी स्पष्टीकरण के इन्हें हटा दिया जाएगा।

— whuber

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मैं इस गर्मी जून शाओ द्वारा गणितीय सांख्यिकी में अध्ययन कर रहा हूं । यह निश्चित रूप से एक सैद्धांतिक दृष्टिकोण लेता है। प्रदर्शनी बेहद स्पष्ट है और अभ्यास के टन हैं।

— एनएफ
स्रोत

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और आप व्यायाम और समाधान की पुस्तक भी प्राप्त कर सकते हैं: books.google.ca/…

— पीटरआर

"गणितीय सांख्यिकी" का अर्थ क्या है, क्या आँकड़े पहले से ही गणित का विषय नहीं हैं? जब भी मैं "आंकड़े" सोचता हूं, मुझे उसी समय "गणित" लगता है।

— बिली रुबीना

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थोड़ी देर, लेकिन फिर भी ...

"सैद्धांतिक सांख्यिकी"
कीनर, रॉबर्ट डब्ल्यू।
1 संस्करण।, 2010, XVII, 538 पी।
हार्डकवर, आईएसबीएन 978-0-387-93838-7

किताब के बारे में...

उन्नत पाठ्यक्रमों के अनुक्रम के लिए पाठ के रूप में प्रस्तुत, यह पुस्तक एक संक्षिप्त और कठोर फैशन में सैद्धांतिक आंकड़ों में प्रमुख विषयों को शामिल करती है। चर्चा उन्नत कलन, रेखीय बीजगणित, संभाव्यता और कुछ विश्लेषण और टोपोलॉजी में एक पृष्ठभूमि मानती है।

माप सिद्धांत का उपयोग किया जाता है, लेकिन आवश्यक अंकन और मूल परिणाम संभावना पर एक प्रारंभिक अध्याय में प्रस्तुत किए जाते हैं, इसलिए इन विषयों का पूर्व ज्ञान आवश्यक नहीं है। प्रेजेंटेशन को छात्रों को यथासंभव अनुशासन में विभिन्न केंद्रीय विचारों और विषयों के बारे में बताने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे विभिन्न दृष्टिकोणों को अनुमान के साथ-साथ सटीक, संख्यात्मक और बड़े नमूना तरीकों से संतुलित किया जा सके। अधिक मानक सामग्री से आगे बढ़ते हुए, पुस्तक में बूटस्ट्रैप पद्धतियों, गैरपारंपरिक प्रतिगमन, समतुल्य अनुमान, आनुभविक खाड़ी और अनुक्रमिक डिजाइन और विश्लेषण को प्रस्तुत करने वाले अध्याय शामिल हैं।

पुस्तक में अभ्यासों का एक समृद्ध संग्रह है। उनमें से कई यह वर्णन करते हैं कि पुस्तक में विकसित सिद्धांत का उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों में कैसे किया जा सकता है। कई अभ्यासों के समाधान एक परिशिष्ट में शामिल हैं। रॉबर्ट केनर मिशिगन विश्वविद्यालय में सांख्यिकी के प्रोफेसर हैं और गणितीय सांख्यिकी संस्थान के एक साथी हैं।

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कैसला और बर्जर का सांख्यिकीय निष्कर्ष सिद्धांत-भारी है, और यह आंकड़ों में पहले स्नातक पाठ्यक्रम के लिए मानक पाठ है।

— raegtin
स्रोत

मुझे लगता है कि पठनीयता की कीमत पर यह पाठ अक्सर सामान्य होता है। मुझे भी लगता है कि कई अभ्यासों को समझना मुश्किल है कि उत्तर क्या होना चाहिए। एक समाधान मैनुअल है, लेकिन इसमें समस्याएं भी हैं।

— user9352

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यह इस बात पर निर्भर करता है कि आप किस तरह की सांख्यिकी पुस्तक सीखना चाहते हैं। जॉन ए। राइस द्वारा लिखित गणितीय सांख्यिकी और डेटा विश्लेषण की सिफारिश की जाती है यदि आप आंकड़ों के कुछ मूलभूत ज्ञान को सीखना चाहते हैं। मूल रूप से यह लगातार आंकड़ों की बात करता है। इसके अलावा, बायेसियन अवधारणा भी आँकड़ों में एक महत्वपूर्ण सिद्धांत है। एंड्रयू जेलमैन द्वारा लिखित बायेसियन डेटा विश्लेषण आपके लिए एक उन्नत पुस्तक है।

— रैंडोल्फ चौ
स्रोत