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इस पुस्तक को मजीद बुक डिपो लाहौर, फिरसालाबाद और रावलपिंडी द्वारा प्रकाशित किया गया है।

इस पुस्तक को प्रथम वर्ष के छात्रों के लिए मजीद बुक डिपो लाहौर, फ़ैसलाबाद और रावलपिंडी द्वारा प्रकाशित किया गया है।

यह पाठ्यपुस्तक सांख्यिकी में एक परिचयात्मक पाठ्यक्रम में क्या चर्चा की जानी चाहिए, इसका एक व्यापक सार प्रस्तुत करती है। सांख्यिकीय साक्षरता अभ्यास विशेष रूप से दिलचस्प हैं। यह एक ही पैकेज में सांख्यिकीय टेबल संलग्न होने के लिए उपयोगी होगा, भले ही वे ऑनलाइन उपलब्ध हों।

पाठ्यपुस्तक में प्रयुक्त शब्दावली और अंकन बहुत मानक है। सामग्री सटीक है।

पाठ्यपुस्तक आवश्यक रूप से कुछ सूत्रों की व्युत्पत्ति की व्याख्या नहीं करती है और इसे कक्षा चर्चा में प्रशिक्षक द्वारा संवर्धित करने की आवश्यकता होगी। क्या फायदेमंद है कि ऐसे कई तरीके हैं जो किसी विषय पर ग्राफ़, गणना और परिणामों के स्पष्टीकरण का उपयोग करके चर्चा की जाती है। सांख्यिकी पाठ्यपुस्तकों को उचित मात्रा में गहराई के साथ विविध प्रकार के विषयों को कवर करना होता है। ऐसा करना मुश्किल है। संक्षिप्त और स्पष्ट होने के बीच एक महीन रेखा है, जिसे यह पाठ्यपुस्तक अच्छी तरह से करती है, और कुछ हद तक शुष्क भी है। अध्याय के अंत तक प्रतीक्षा के बजाय हम जिन अध्ययनों से गुजर रहे हैं, उनमें केस स्टडी लाने के लिए प्रशिक्षक पर निर्भर हो सकता है।

पाठ्यपुस्तक मानक अंकन और शब्दावली का उपयोग करती है। प्रत्येक अध्याय के शीर्षक अनुभाग को कवर किए गए विषयों के साथ निकटता से जोड़ा गया है। अध्याय की समस्याओं का अंत और सांख्यिकीय साक्षरता अनुप्रयोगों को कवर की गई सामग्री से निकटता से जोड़ा गया है।

डेविड लेन राइस विश्वविद्यालय में मनोविज्ञान, सांख्यिकी और प्रबंधन विभागों में एक एसोसिएट प्रोफेसर हैं। लेन इस संसाधन का प्रमुख डेवलपर है, हालांकि कई अन्य लोगों ने पर्याप्त योगदान दिया है। इस साइट को राइस यूनिवर्सिटी, यूनिवर्सिटी ऑफ ह्यूस्टन-क्लियर लेक और टफ्ट्स यूनिवर्सिटी में विकसित किया गया था।

पाठ की "प्रतिरूपता" सामग्री के प्रवाह को थोड़ा डिस्कनेक्ट कर देती है। अगर एक छात्र को पहले से ही एक अलग सेक्शन में क्या सीखना चाहिए, इसकी जवाबदेही होगी तो बेहतर होगा। पहले की सामग्री ढूंढना आसान है लेकिन पाठ में लगातार संदर्भित नहीं है

मैंने कोई व्याकरण संबंधी त्रुटियाँ नहीं देखीं।

मुझे यकीन नहीं है कि इसका मूल्यांकन कैसे किया जाए। उदाहरण ज्यादातर अमेरिकी अनुभव पर आधारित होते हैं और ज्यादातर घरेलू के लिए आवंटित डेटा। हालांकि, मुझे यकीन नहीं है कि अगर कार्यप्रणाली को समझने में कोई समस्या पैदा होती है।