A comprehensive, classroom-tested introduction to modern computational statistics This comprehensive introduction enables readers to develop a multifaceted and thorough knowledge of modern statistical computing and computational statistics. Backed by many years of classroom experience, the authors help readers gain a practical understanding of how and why modern statistical met...(展开全部)

Retaining the general organization and style of its predecessor, this new edition continues to serve as a comprehensive guide to modern and classical methods of statistical computing and computational statistics. Approaching the topic in three major parts--optimization, integration, and smoothing--the book includes an overview section in each chapter introduction and step-by-st...(展开全部)

Retaining the general organization and style of its predecessor, this new edition continues to serve as a comprehensive guide to modern and classical methods of statistical computing and computational statistics. Approaching the topic in three major parts--optimization, integration, and smoothing--the book includes an overview section in each chapter introduction and step-by-st...(展开全部)

A comprehensive, classroom-tested introduction to modern computational statistics This comprehensive introduction enables readers to develop a multifaceted and thorough knowledge of modern statistical computing and computational statistics. Backed by many years of classroom experience, the authors help readers gain a practical understanding of how and why modern statistical met...(展开全部)

Computationally intensive methods have become widely used both for statistical inference and for exploratory analyses of data. The methods of computational statistics involve resampling, partitioning, and multiple transformations of a dataset. They may also make use of randomly generated artificial data. Implementation of these methods often requires advanced techniques in nume...(展开全部)

弗里德曼于 1938 年 3 月 5 日出生于加拿大魁北克省蒙特利尔。他于 1958 年获得麦吉尔大学理学学士学位，并分别于 1959 年和 1960 年获得普林斯顿大学硕士和博士学位。他于 1961 年加入加州大学伯克利分校统计系担任讲师，并于 1962 年被任命为研究员。他的整个职业生涯都在伯克利大学度过。他以概率论者和数理统计学家的身份开始职业生涯，具有贝叶斯倾向，但后来成为世界领先的应用统计学家和谨慎的频率论者之一。

弗里德曼于 1938 年 3 月 5 日出生于加拿大魁北克省蒙特利尔。他于 1958 年获得麦吉尔大学理学学士学位，并分别于 1959 年和 1960 年获得普林斯顿大学硕士和博士学位。他于 1961 年加入加州大学伯克利分校统计系担任讲师，并于 1962 年被任命为研究员。他的整个职业生涯都在伯克利大学度过。他以概率论者和数理统计学家的身份开始职业生涯，具有贝叶斯倾向，但后来成为世界领先的应用统计学家和谨慎的频率论者之一。

弗里德曼于 1938 年 3 月 5 日出生于加拿大魁北克省蒙特利尔。他于 1958 年获得麦吉尔大学理学学士学位，并分别于 1959 年和 1960 年获得普林斯顿大学硕士和博士学位。他于 1961 年加入加州大学伯克利分校统计系担任讲师，并于 1962 年被任命为研究员。他的整个职业生涯都在伯克利大学度过。他以概率论者和数理统计学家的身份开始职业生涯，具有贝叶斯倾向，但后来成为世界领先的应用统计学家和谨慎的频率论者之一。

弗里德曼于 1938 年 3 月 5 日出生于加拿大魁北克省蒙特利尔。他于 1958 年获得麦吉尔大学理学学士学位，并分别于 1959 年和 1960 年获得普林斯顿大学硕士和博士学位。他于 1961 年加入加州大学伯克利分校统计系担任讲师，并于 1962 年被任命为研究员。他的整个职业生涯都在伯克利大学度过。他以概率论者和数理统计学家的身份开始职业生涯，具有贝叶斯倾向，但后来成为世界领先的应用统计学家和谨慎的频率论者之一。