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內容簡介：
《统计模型：理论和实践（原书第2版）》是一本优秀的统计模型教材，着重讲解线性模型的应用问题，包括广义*小二乘和两步*小二乘模型，以及二分变量的probit及logit模型的应用。《统计模型：理论和实践（原书第2版）》还包括关于研究设计、二分变量回归及矩阵代数的背景知识。此外，《统计模型：理论和实践（原书第2版）》附有大量的练习，并且其中多数练习题在书后都有答案，便于读者学习、巩固和提高。
關於作者：
David A. Freedman 1938-2008 是加州大学伯克利分校的统计学教授。他是杰出的数理统计学家，其研究范围包括鞅不等式分析、Markov过程、抽样、自助法等。他是美国科学学院（American Academy of Art and Sciences）院士。在2003年，他获得了美国科学院授予的John J. Carty科学进步奖，以表彰他对统计理论和实践做出的贡献。
目錄
译者序
內容試閱
读这本书是一种完完全全的享受。自从伯克利加利福尼亚大学统计系郁彬教授在2008年向我推荐这本书之后，我一开始期望的是一本数学味很强的标准回归分析教材。后来，完全出乎意外，这本书竟然是我多年来企图寻找却又不可得的涉及回归分析甚至统计领域核心问题的一本以不寻常的清楚明白方式写的传奇式的读物。 一眼就可以看出该书是出自大家的手笔。在应用统计于科学、医学和社会科学等领域方面，几十年来，本书作者David Freedman都一直被誉为统计的良心。该书是他在研究生命最旺盛的时期写的，代表了当代应用回归教科书的最高水平。作者不仅在伯克利，而且在世界许多高校都使用该教材讲过回归。多年的应用经验和教学实践使得该书内容丰富，语言平易近人，易教易学。该书的实际例子和练习题是精心挑选的，对掌握该书的内容不可或缺。
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