Теорвер и основы матстатистики?

[Alex Krylov]

Вот открываю для примера:
E.L. Lehmann, Theory of Point Estimation, Second Edition, Springer
G. A. Young, Essentials of Statistical Inference, Cambridge University Press
Тюрин Ю. Н. Лекции по математической статистике 2003
и сразу прямо с порога вижу правильные понятия: функция потерь, функция риска, средний риск, функция правдоподобия, апостериорный риск, минимаксный риск, оптимальные решающие правила итд... Вот это правильная теория вероятностных оценок!

Открываю вот эти книжки:
Прикладная статистика - Исследование зависимостей. Айвазян С.А.
Козлов М.В. Прохоров А.В. Введение в математическую статистику 1987
Письменный Д. Конспект лекций по теории вероятностей и математической статистике 2004
Математическая статистика. Ивченко

Сумбур, сборная солянка, вязкое изложение, тонущее в деталях!!! Приведенные выше фундаментальные для теории оценок понятия отсутствуют как таковые.

[Александрович]

Практическая бизнес статистика, Сигел Э., 2002.

Цитата:

Эта книга представляет собой прекрасно организованный вводный курс статистических методов анализа данных. Дидактически грамотно представленный теоретический материал не перегружен математическими подробностями и дополняется большим количеством тщательно отобранных примеров. Здесь есть анализ финансового состояния предприятий и конъюнктуры фондового рынка, прогнозирование уровня продаж и результатов избирательных кампании, анализ качества продукции и эффективности рекламы, изучение аудитории средств массовой информации и много других непростых и практически важных задач. Книга может быть полезна преподавателям, студентам, научным сотрудникам, аналитикам консалтинговых фирм и рекламных агентств, всем тем, кто занимается (или еще только собирается заняться) прикладным статистическим анализом эмпирических экономических и социальных данных.