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Better Articulating Normal Curve Theory for Introductory Mathematical Statistics Students

机译:数学统计入门课程更好地表达正态曲线理论

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摘要

In the August issue of TAS, Griffith's (2013) article and its catchy title drew my immediate attention. At first, I felt sympathy with the message that this author was trying to get across through his opening statements found in the abstract, and I quote: "This article addresses a gap in many, if not all, introductory mathematical statistics textbooks, namely transforming a random variable so that it better mimics a normal distribution. Virtually all such textbooks treat the subject of variable transformations, which furnishes a nice opportunity to introduce and study this transformation-to-normality topic ..."
机译:在TAS的8月刊中,格里菲斯(2013)的文章及其醒目的标题引起了我的直接关注。起初,我对作者试图通过摘要中的开场白传达的信息感到同情,我引用:“本文解决了许多(如果不是全部)入门级数学统计学教科书中的空白,即一个随机变量,以便更好地模拟正态分布。几乎所有此类教科书都将变量转换作为主题,这为介绍和研究这个从转换为正态性的话题提供了一个很好的机会……”

著录项

  • 来源
    《The American statistician》 |2014年第1期|67-67|共1页
  • 作者

    Nitis MUKHOPADHYAY;

  • 作者单位

    University of Connecticut;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-18 02:30:31

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