数理统计学导论
Introduction to mathematical statistics
Robert V. Hogg · 初版 1959 年
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简介
本书第五版详尽阐述了数理统计所需的概率论以及统计推断的数学原理。
Hacker News 读者推荐
……我经济学博士项目的第一年。不过最好还是从一本基础的概率论与数理统计教材开始，最好是数学推导比较多的那种。我用过 Hogg、McKean 和 Craig 写的《Introduction to Mathematical Statistics》，确实非常棒。
stanleydrew 在 HN 的推荐
如果你只是想找数理统计方面的书，我挺喜欢 Hogg、McKean 和 Craig 的《Introduction to Mathematical Statistics》（在我看来第 4 版比后面的版本好得多）。但如果你学概率/统计是为了做 ML 应用，大多数 ML 教材都会有一两章来复习相关内容。我挺喜欢……
_eigenfoo 在 HN 的推荐
……提醒自己某些分析证明是怎么推导的。线性代数：Strang 的《Intro to LA》很棒，从这本开始；Strang 的《LA and learning from data》，要是没看第一本会很难啃。统计学：Hogg 的《Introduction to Mathematical Statistics》；贝叶斯看 Gelman 等人的《BDA3》。ML：Bishop 的《PRML》和《Elements of Statistical Learning》。多做课后习题。用 Python 把算法手搓一遍。
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数据整理自 Hacker News 公开评论，数据来源 hackerbooks.org 与 Open Library。