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Tukey統(tǒng)計學(xué)講義:數(shù)據(jù)分析與回歸

Tukey統(tǒng)計學(xué)講義:數(shù)據(jù)分析與回歸

定 價:¥119.00

作 者: (美)弗雷德里克·莫斯特勒(Frederick Mosteller)等
出版社: 世界圖書出版公司
叢編項:
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787519296070 出版時間: 2023-08-01 包裝: 平裝-膠訂
開本: 16開 頁數(shù): 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  本書是統(tǒng)計領(lǐng)域無可替代的經(jīng)典教材,由兩位美國國家科學(xué)院院士師徒約翰·圖基(John Tukey)和弗雷德里克·莫斯特勒(Frederick Mosteller)共同撰寫。書中既強調(diào)進行有效數(shù)據(jù)分析所需的一系列哲學(xué)態(tài)度,也傳授能使其展現(xiàn)力量的實用技術(shù)。這本書會促使學(xué)生思考,并且會教學(xué)生如何思考手頭的數(shù)據(jù),然后問出正確的問題并選擇適當?shù)募夹g(shù)去闡釋這些數(shù)據(jù)。

作者簡介

  約翰·圖基(John Tukey),世界著名數(shù)學(xué)家和統(tǒng)計學(xué)家,美國國家科學(xué)院和英國皇家學(xué)會的院士,美國科學(xué)最高獎——國家科學(xué)獎?wù)拢∟ational Medal of Science)獲得者。他被后人譽為“數(shù)據(jù)科學(xué)之父”,他提出的探索性數(shù)據(jù)分析(Exploratory Data Analysis, EDA)是數(shù)據(jù)科學(xué)的鼻祖。在數(shù)學(xué)尤其是統(tǒng)計領(lǐng)域有眾多名詞都是以他的名字命名的,比如Tukey range test、Tukey lambda distribution、Tukey test of additivity、Quenouille–Tukey jackknife、Teichmüller-Tukey lemma、Cooley-Tukey FFT algorithm、Blackman-Tukey transformation、Freeman-Tukey transformation、Siegel-Tukey test、Tukey-Duckworth test、Stone-Tukey theorem、Tukey trimean、Tukey mean difference plot、Tukey median、Tukey depth、Tukey biweight function、Tukey fences、Tukey window等。他提出的快速傅里葉變換(FFT)是世界上使用最廣的算法,他獲得過IEEE最高榮譽獎?wù)拢↖EEE Medal of Honor)。他還因創(chuàng)造出“比特”(bit)一詞和最早使用“軟件”(software)一詞而聞名。弗雷德里克·莫斯特勒(Frederick Mosteller),哈佛大學(xué)教授,被認為是20世紀最杰出的統(tǒng)計學(xué)家之一。他曾師從約翰·圖基(John Tukey),后來成為哈佛大學(xué)統(tǒng)計系的創(chuàng)系者,并擔(dān)任首任系主任達14年之久。他還擔(dān)任過美國統(tǒng)計學(xué)會、國際統(tǒng)計學(xué)會、國際數(shù)理統(tǒng)計學(xué)會、計量心理學(xué)會、美國科學(xué)促進會的主席。他是美國國家科學(xué)院、美國國家醫(yī)學(xué)院、美國人文與科學(xué)院、美國哲學(xué)會的院士。

圖書目錄

Approaching Data Analysis. Indication and Indicators. Displays and Summaries for Batches. Straightening Curves and Plots. The Practice of Re-expression. Need We Reexpress? Hunting Out the Real Uncertainty. A Method of Direct Assessment. Two-and More-way Tables. Robust and Resistant Measures of Location and Scale. Standardizing for Comparison. Regression for Fitting. Woes of Regression Coefficients. Mechanisms Usually Operating in Linear Fitting. Guided Regression. Examining Regression Residuals.

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