高等数理统计学陈希孺 2009年新版

数理统计机器学习

本书的定位是“基于测度论的数理统计学基础教科书”。内容除预备知识外，其主体是关于几种基本统计推断形式（点估计、区间估计、假设检验）的大小样本理论和方法，另有一章讲述线性模型的初步理论。凡是只宜在专门课程中展开讨论的内容，则一律不列入。这些看目次即可了然，故不在此细加说明了。书中习题及提示占了近半的篇幅，从写作时间言，则占了四分之三以上。总计得题五百，若计小题，则不止千数。其中除少量选摘自有关著作外，大半属作者自创。有时一题之设，累日始成，可以说倾注了不少心力。这样做完全是因为，多做习题，尤其是多做难题，对掌握并熟练数理统计学基本的论证方法和技巧，有着不可替代的重要性。

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