線性回歸模型是一個非常有效且重要的數(shù)據(jù)分析方法。本書全面解釋了logistic回歸模型的估計、解釋和診斷結果，詳細說明了多選項和不排序多分類因變量的問題，并更新了現(xiàn)今應用的計算機軟件，深入評論了不同的擬合優(yōu)度。作者還提出了令人信服的論據(jù)去說明R2L的優(yōu)勢，并增加了分組數(shù)據(jù)、預測效率和風險比等新內容。

本書是世界公認的《回歸分析》標準教材（aleadingtextbookonregression）。不僅從理論上介紹了當今統(tǒng)計學中用到的傳統(tǒng)回歸方法，還補充介紹了尖端科學研究中不太常見的回歸方法。難能可貴的是，作者有豐富的教學經驗和實際應用經驗，使得本書理論和應用并重，還給出實際應用中應該注意的問題。新版除利用Minit

本書是一部經典的隨機過程著作，敘述深入淺出、涉及面廣。主要內容有隨機變量、條件期望、馬爾可夫鏈、指數(shù)分布、泊松過程、平穩(wěn)過程、更新理論及排隊論等，也包括了隨機過程在物理、生物、運籌、網絡、遺傳、經濟、保險、金融及可靠性中的應用。特別是有關隨機模擬的內容，給隨機系統(tǒng)運行的模擬計算提供了有力的工具。zui新版還增加了不帶左

概率與數(shù)理統(tǒng)計是研究和揭示不確定的*現(xiàn)象的統(tǒng)計規(guī)律的一門數(shù)學學科。本書介紹概率與數(shù)理統(tǒng)計基本知識，是一本入門教材。全書包括兩個部分，概率論與數(shù)理統(tǒng)計部分。章到第五章為概率論部分，研究對象為偶然事件的數(shù)量關系，其中包括*事件與概率、*變量的分布及數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理等內容。主要以醫(yī)院及多元微積分作為其主要的分

《概率統(tǒng)計導引》是一本概率統(tǒng)計的入門教程和指南性參考書，內容共分十一章，包括古典概型、單維隨機變量、多維隨機變量、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理、樣本和抽樣分布、參數(shù)估計、參數(shù)假設檢驗、非參數(shù)假設檢驗、方差分析、回歸分析等，涵蓋了初等概率統(tǒng)計學的主要內容。謀篇布局合理，敘述深入淺出，理論脈絡分明，結合考研大

本書系統(tǒng)地講述了時間序列分析的基本理論、建模步驟、預測方法以及現(xiàn)代譜估計的特點和相關知識。全書共分6章：第1章緒論，包括時間序列分析的重要性、時間序列分析的發(fā)展及應用等內容；第2章介紹了時間序列模型建立前的動態(tài)數(shù)據(jù)預處理；第3章介紹了常用的時間序列模型，包括

本書是“AllofNonparametricStatistics”的中譯本，源于作者為研究生開設的課程講義，包括了幾乎所有的現(xiàn)代非參數(shù)統(tǒng)計的內容。這種包羅萬象的書不但國內沒有，在國外也很難找到本書。主要包括10章內容，主要講述非參數(shù)delta方法和自助法之類的經驗CDF，覆蓋基本的光滑方法和正態(tài)均值、利用正交函數(shù)的非參

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