Freedman, Robert E. Kulesza, and Chris P. Hunsader. Book Description: The third edition of this successful textbook provides a comprehensive introduction to mathematical statistics using resampling methods and R programming. The authors emphasize the importance of understanding the process of technology evolution and its impact on society, highlighting the need for a personal paradigm for perceiving the technological development of modern knowledge as the basis for human survival and unity in a warring world. They present a detailed description of the plot, focusing on the significance of mathematical statistics in today's data-driven world, and how it can be used to address real-world problems. The book begins with an overview of the field of mathematical statistics, including its history, key concepts, and applications in various fields. It then delves into the fundamentals of probability theory, statistical inference, and resampling methods, providing readers with a solid foundation for understanding the subject matter. The authors also cover advanced topics such as bootstrapping, jackknife variance, and cross-validation, ensuring that readers are well-equipped to tackle complex statistical problems. Throughout the book, the authors use R programming to illustrate the concepts and techniques, making it accessible to those who are new to the language. They provide practical examples and exercises to help readers apply their knowledge and develop problem-solving skills.

Freedman, Robert E. Kulesza и Chris P. Hunsader. Третье издание этого успешного учебника содержит всестороннее введение в математическую статистику с использованием методов повторной выборки и программирования на языке R. Авторы подчеркивают важность понимания процесса эволюции технологий и его влияния на общество, подчеркивая необходимость личностной парадигмы восприятия технологического развития современных знаний как основы выживания и единства человека в воюющем мире. Они представляют подробное описание сюжета, фокусируясь на значении математической статистики в современном мире, управляемом данными, и на том, как ее можно использовать для решения реальных проблем. Книга начинается с обзора области математической статистики, включая её историю, ключевые понятия и приложения в различных областях. Затем он углубляется в основы теории вероятностей, статистического вывода и методов повторной выборки, предоставляя читателям прочную основу для понимания предмета. Авторы также охватывают сложные темы, такие как начальная загрузка, дисперсия джекнайфа и перекрестная проверка, гарантируя, что читатели хорошо подготовлены для решения сложных статистических проблем. На протяжении всей книги авторы используют программирование на языке R для иллюстрации концепций и техник, делая его доступным для тех, кто является новичком в языке. Они предоставляют практические примеры и упражнения, чтобы помочь читателям применить свои знания и развить навыки решения проблем.

''