数理统计学简史

陈希孺

文学

统计学 数学 数理统计 陈希孺 统计学史 统计 数学史 经典之作！！

2002

湖南教育出版社

内容简介
本书论述了自17世纪迄今数理统计学发展的简要历史。内容包括:概率基本概念的起源和发展,伯努利大数定律和狄莫旨二项概率正态逼近,贝叶斯关于统计推断的思想,最小二乘法与误差分布--高其正态分布的发现过程,社会统计学家对数理统计方法的主要贡献等。
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热门评论
  • 酷勤网-程序员的那点事的评论
    《从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络》事实上，介绍贝叶斯定理、贝叶斯方法、贝叶斯推断的资料、书籍不少，比如《数理统计学简史》，以及《统计决策论及贝叶斯分析 James O.Berger著》等等，然介绍贝叶斯网络的中文资料则非常少。从贝叶斯方法谈到贝叶...（来自： 结构之法 算法之道 ）
  • 研究者July的评论
    《统计学习理论的本质》一书到手，果然够晦涩，一堆公式定理，却不解释其背后的意义和来由，国外的书尚且如此，国内的就更不用说了。如最近在看的《高等数学》，当年读大一不求甚解，记住公式就行，现在一心想看公式背后的意义和来由，如果有一本类似《数理统计学简史》的高等数学简史想必会相当不错!
  • 研究者July的评论
    接触编程5年来，读过不少书，我个人而言，最喜欢的15本书是：C++ Primer，深度探索C++对象模型，C和指针，STL源码剖析，Effective C++，Unix网络编程，算法导论，编程之美，数理统计学简史，数学恩仇录，统计学习方法，支持向量机导论，还有3本暂未出版。有想看多遍的欲望即喜欢，翻看次数越多越喜欢。
  • 我想成为牛人的评论
    @不要再偷我的Bicycle 话说，数学真的是一门基础学科，数据挖掘＆机器学习里一堆数学的东西，循序渐进是：高等数学，线性代数，数理统计与概率论，最优化方法，数值分析，数论等等。至于书单，数理统计学简史挺不错。 //@礼貌的小叮当家的:能不能列个书单排个序？
  • 路人零零甲的评论
    在科研上诸多观念的革新和突破是有着很多的不易的，或许某个定理在某个时期由某个人点破了，现在的我们看来一切都是理所当然，但在一切没有发现之前，可能许许多多的顶级学者毕其功于一役，耗尽一生，努力了几十年最终也是无功而返。---- 陈希孺院士：数理统计学简史
  • 小铁-死宅码农的评论
    机器学习中文书：陈希孺的三部曲「概率论与数理统计」，「数理统计学*」，「数理统计学简史」。统计科普「统计陷阱」「统计与真理」。李航「统计学习方法*」，duda「模式分类」，邓乃扬「支持向量机--理论、算法与拓展」,王斌新翻译的「机器学习实战*」。带星号必读，分别代表古典、现代和编程实战
  • 来吧_做生活的主人的评论
    呵呵，书名都看过，内容有时间得看看@缪隽IR:那以时间为序，说下过去半年看过的自觉还不错的：《数理统计学简史》《微积分概念发展史》《微积分的历程：从牛顿到勒贝格》《数学恩仇录》《数学与知识的探求》《高观点下的初等数学》《古今数学思想》《素数之恋》 我在这里:网页链接
  • 猫离子的评论
    数理统计学简史。。。原来这种书也是有的呢
  • 蕾拉_Adagio的评论
    想读《数理统计学简史》 “在读统计之都推送的blog里读到一篇文章介绍正态分布的来龙去脉，文章写的很不错，这本书更该值得一读。” 网页链接
  • IBM数据分析的评论
    《数理统计学简史》序中说到“统计学不止是一种方法或技术，还含有世界观的成分--它是看待世界上万事万物的一种方法，... ，但统计思想也有一个发展过程。因此，统计思想的养成，不单需要学习一些具体的知识，还要能够从发展的眼光，把这些知识连缀成一个有机的、清晰地图景，获得一种历史的厚重感。
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