m******2
发帖数: 564 | 1 这返回到微积分上一个超弱智的问题了
无穷个0相加等于一个“收敛”的数
不过在统计这里体现得最为明显罢了
我给楼主推荐一本书吧
James Stapleton的，适合打基础，几大幂分布和F分布t分布都有
Casella的书徒有虚名，不过是那个孔乙己在显摆自己会几个茴字的写法罢了
它里面大部分的问题只有在那本书里用得到
不过你需要好好复习一下微积分
尤其是Gamma函数相关内容 |
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D*********2
发帖数: 535 | 2 re statistical inference by George Casella
jun shao's book is better if u go for ph.d. in statistics |
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p*******o
发帖数: 248 | 3 就是casella 那本统计推断里的一道题
主要是问题(b)
谢谢大家啦 |
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l***o
发帖数: 5337 | 11 哪位有其他关于experimental design的也请推荐给我，中英文的都好。非常感谢！ |
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c****y
发帖数: 94 | 12 jsdagre 其实已经把你的问题回答得很清楚了。你既然用X,Y 那他们就代表两个random
variable.你说已经有了confidence intervals about these two random variables.
其实就是 mean 和 standard deviation for p_x_hat and p_y_hat. 你最后想要的是
random variable Z='X/Y'的distribution. 这个没发直接得到，但delta method 完全
可以解决问题啊。
mean of Z=(p_x_hat/p_y_hat)
var of Z=1/((p_y_hat)^2)*var(X)+(p_x_hat)^2/((p_y_hat)^4)*var(Y)-2*p_x_hat/(
(p_y_hat)^3)*cov(X,Y)
如果理解有问题， 请看George Casella & Roger L. Berger 的 Statistical
Inference 的240页关于delta method。你的问题和第244页 example 5.5.27一模一样
... 阅读全帖 |
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a***r
发帖数: 420 | 13 正在复习Casella那本书上的data reduction和point estimation，相当的有点纠结啊
尤其关于Lehmann-Scheffe Theorem:
Unbiased estimators based on complete sufficient statistics are unique.
书上主要做了如下讨论：
Theorem 7.3.23: Let T be a complete sufficient statistic for a parameter
theta, and phi(T)be any estimator based only on T. Then phi(T) is the unique
best unbiased estimator of its expected value q(theta).
这个phi(T)，我的理解是, Rao-Blackwell里的,比如W(X) unbiased for q(theta), 那么
phi(T)=E(W(X)|T(X))就是一个UMVUE.
那么这个是不是可以理解为，对于一个分布p(x;theta)... 阅读全帖 |
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a***r
发帖数: 420 | 14 除了shifted exponential, normal, unif(theta-a,theta+a)这些例外，
绝大部分都是order statistics？
做到一个作业：
location family distribution with p(x;theta)=f(x-theta),
where f(x)=q(x)*exp(-x^2/2)
q(x) 是x的一个非常非负的多项式.
那么对于从这个分布sample出来的iid X1...Xn
minimal sufficient statistics 是order statistics么？
我用Casella上的Theorem 6.2.13，看起来要使
product_(Xi-theta)/product_(Xi-theta) (1)
以及
(sum_Xi - sum_Yi)* theta (2)
都independent of theta；
(1)需要order statistics
(2)只需要sum_X，但只要知道order statistics, 就知道sum_X了
所以minimal sufficient statist... 阅读全帖 |
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t*****i
发帖数: 426 | 15 Saw him last year in a conference, very nice guy. May him rest in peace |
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w*****n
发帖数: 375 | 16 楼上连接里这个叫'Xi an' 的是谁？ Christian Robert? 为什么起这么个名字？ |
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g**********t
发帖数: 475 | 17 的确是Christian P. Robert。原因不明。他amazon帐号也是这个名字。 |
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D******n
发帖数: 2836 | 18 Since
chrismas =xmas
crossing = xing
so
christian = Xian |
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j**********3
发帖数: 305 | 23 RIP. very sad to hear that ! |
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o**m
发帖数: 828 | 28 2 道都不难, 楼主先把包子拿出来晒晒
s
first |
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n*****n
发帖数: 3123 | 29 aqrj(树懒)个人资料
[aqrj的博客]
身份： [用户]
伪币： 8.90
可用： 8.80
上站次数： [21]
发文数： [6]
经验值： [235](一般站友)
表现值： [3](赶快加油)
生命力： [730]
信箱： [ ]
在线状态： 目前不在站上 |
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a**j
发帖数: 60 | 30 5.2已知网上有解
4.36 a,b自己做了
4.36 (c) 差不多会，还需要帮忙，豹子不是问题，转钱就是了$10
明天上午 11am CT deadline 要due了 |
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L****n
发帖数: 3545 | 31 .....................ban zhu will be angry. |
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a**j
发帖数: 60 | 32 我就是没因为时间，考试太多，阴沟里都翻了两次船。数学水平不差，薛定谔方程闭着
眼睛随便解。casella and berger版的书写的不好，特耗时间有时候还不如看
wikipedia |
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z******n
发帖数: 397 | 33 真的假的，casella的写得还差，看来数学水平真的不怎么样 |
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w******e
发帖数: 142 | 34 水木上看见的推荐列表，小多，呵呵。
入门：
Pattern Recognition And Machine Learning
Christopher M. Bishop
Machine Learning : A Probabilistic Perspective
Kevin P. Murphy
The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, and Predictio
n
Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman
Information Theory, Inference and Learning Algorithms
David J. C. MacKay
All of Statistics : A Concise Course in Statistical Inference
Larry Wasserman
优化：
Convex Optimization
Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe
Numerical Opti... 阅读全帖 |
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C******y
发帖数: 2007 | 35 感觉master的话学得牛逼的话还是能找到理想的工作。理论编程都要扎实，几种基本
model fitting,diagnosis,assumption都倒背如流。casella书的重要概念定理能知道
个89不离10。再有一两个比较擅长的方面比如bayesian，time series，hadoop之类的。
做过两三个实际的项目，有实际意义的data比如clinical或者financial data。最好有
一两个in preparation的collaborative paper，abstract也行。没有的话也可以吹，
只要你把该吹的准备的滚瓜烂熟，别让人问住了。
不过普通学校的普通master一般到不了这种水平，即便你straight A。除了内功好，人
脉和运气也得占一样。辛辛苦苦学了两年的master不少回国了，很可惜。 |
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a**j
发帖数: 60 | 38 这comprehensive 还不如我们平时一个小考难度大，都是前两学期的最基础的题 |
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B****n
发帖数: 11290 | 40 Jun Shao這本書比較適合有些基礎的人讀 數學要求也比較高
不過如果要準備博士班資格考 這本書很有用
Peter Bickel是經典用書 我讀過 但不是很喜歡
如果我來推薦研究所statistical inference的書 簡單一點的就是Casella 還有一本
silvey的statistical inference(一本小書 但有很多有意思的觀念)
進階一點的可以考慮Lehman的testing hypothesis 和 Estimation theory
Cox and Hinkley的Theoretical Statistics也是一本經典 現在很多人不太用了 但還
是可以參考一下
Bicke |
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B******y
发帖数: 9065 | 42 是Casella & Berger的那本么？我也有同感，觉得这本书有点名不符实，虽然大家都挺
推崇它的。不是说这本书写得有多不好，而且感觉可以写得更好。整本书的大体机构还
不错，但具体章节太不紧凑，详略不当，看起来比较费劲。。。 |
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q********i
发帖数: 795 | 43 Casella & Berger? 唯一一本被我翻烂的课本。。。 |
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v*******e
发帖数: 11604 | 44
假定有N个观测值，最大为8。那么写出最大值的pdf（这个可以直接写出，用order
statistics，Casella and Berger 书上有公式)，然后用maximum likelihood方法求均
值的期望。最后应该是个关于N的函数。 |
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j**********9
发帖数: 19 | 45 有木有TAMU统计系的大神？这个系的master出路如何？值得自费去读个么？本人生物出
身，有一定统计理论（学过linear model 和casella berger)。
先谢过鸟！！ |
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t******g
发帖数: 2253 | 46 看你贝叶斯大概想了解到什么程度。
偏应用的话，Gelman等人有本Bayesian data analysis，可以看下。
Bayesian nonparametrics比较复杂，这个我觉得你先不用管。这个大体意思是prior在
functional space上。
我对楼主的建议是先看下统计方面的书。比较推荐Berger and Casella那本关于
statistical inference的书。那本也会讲到些关于bayesian方面。接下来可以看
Bayesian Data Analysis by Gelman，大体就是了解下MCMC，Gibbs Sampling。
Bayesian Nonparamreics不用太管，如果真想了解，可以先了解下Dirichlet Process。 |
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t******g
发帖数: 2253 | 47 看你贝叶斯大概想了解到什么程度。
偏应用的话，Gelman等人有本Bayesian data analysis，可以看下。
Bayesian nonparametrics比较复杂，这个我觉得你先不用管。这个大体意思是prior在
functional space上。
我对楼主的建议是先看下统计方面的书。比较推荐Berger and Casella那本关于
statistical inference的书。那本也会讲到些关于bayesian方面。接下来可以看
Bayesian Data Analysis by Gelman，大体就是了解下MCMC，Gibbs Sampling。
Bayesian Nonparamreics不用太管，如果真想了解，可以先了解下Dirichlet Process。 |
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x**********9
发帖数: 364 | 49 第1个算是drew brees了，人类第一个登月的Neil Armstrong，还有很多其他的宇航员，
很多诺奖得主，In science, Purdue has also produced a trio of Nobel prize
winning physicists in Edward Mills Purcell, Ben Roy Mottelson and Julian
Schwinger; as well as a trio of Nobel prize winning chemists in Akira Suzuki
, Herbert C. Brown and Ei-ichi Negishi. Other noted Purdue alumni in science
include pioneer of robotics and remote control technology Thomas B.
Sheridan, Debian founder Ian Murdock, Chinese physicist Deng Jiaxian and
biochemist Edw... 阅读全帖 |
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w*******y
发帖数: 60932 | 50 DALLAS With a simple click of the mouse, saving at the exchange is easier
than ever before thanks to a decision to accept manufacturers online coupons
.
Frankly, the economy has spurred increased interest in electronic coupons,
said the Army & Air Force Exchange Services Commander Maj. Gen. Bruce
Casella. This, combined with industry projections showing online offers
accounting for 8.7 percent of all coupons sent out in 2010, made it
necessary to find a way to let exchange shoppers apply some o |
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