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Royall, Richard Statistical Evidence ISBN 13 : 9781032478005

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9781032478005: Statistical Evidence

Synopsis

Interpreting statistical data as evidence, Statistical Evidence: A Likelihood Paradigm focuses on the law of likelihood, fundamental to solving many of the problems associated with interpreting data in this way. Statistics has long neglected this principle, resulting in a seriously defective methodology. This book redresses the balance, explaining why science has clung to a defective methodology despite its well-known defects. After examining the strengths and weaknesses of the work of Neyman and Pearson and the Fisher paradigm, the author proposes an alternative paradigm which provides, in the law of likelihood, the explicit concept of evidence missing from the other paradigms. At the same time, this new paradigm retains the elements of objective measurement and control of the frequency of misleading results, features which made the old paradigms so important to science. The likelihood paradigm leads to statistical methods that have a compelling rationale and an elegant simplicity, no longer forcing the reader to choose between frequentist and Bayesian statistics.

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Richard Royall

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  • ÉditeurChapman and Hall/CRC
  • Date d'édition2023
  • ISBN 10 1032478004
  • ISBN 13 9781032478005
  • ReliureBroché
  • Langueanglais
  • Nombre de pages208
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9780412044113: Statistical Evidence: A Likelihood Paradigm

Edition présentée

ISBN 10 :  0412044110 ISBN 13 :  9780412044113
Editeur : Chapman & Hall/CRC, 1997
Couverture rigide

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ROYALL, RICHARD
Edité par Chapman and Hall/CRC, 2023
ISBN 10 : 1032478004 ISBN 13 : 9781032478005
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Edité par CRC Press Jan 2023, 2023
ISBN 10 : 1032478004 ISBN 13 : 9781032478005
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Interpreting statistical data as evidence, Statistical Evidence: A Likelihood Paradigm focuses on the law of likelihood, fundamental to solving many of the problems associated with interpreting data in this way. Statistics has long neglected this principle, resulting in a seriously defective methodology. This book redresses the balance, explaining why science has clung to a defective methodology despite its well-known defects. After examining the strengths and weaknesses of the work of Neyman and Pearson and the Fisher paradigm, the author proposes an alternative paradigm which provides, in the law of likelihood, the explicit concept of evidence missing from the other paradigms. At the same time, this new paradigm retains the elements of objective measurement and control of the frequency of misleading results, features which made the old paradigms so important to science. The likelihood paradigm leads to statistical methods that have a compelling rationale and an elegant simplicity, no longer forcing the reader to choose between frequentist and Bayesian statistics. 208 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781032478005

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Tibshirani, R. J. (EDT); Royall, Richard
Edité par Chapman and Hall/CRC, 2023
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Etat : New. Richard RoyallInterpreting statistical data as evidence, Statistical Evidence: A Likelihood Paradigm focuses on the law of likelihood, fundamental to solving many of the problems associated with interpreting data in this way. Statistics has l. N° de réf. du vendeur 801266748

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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Interpreting statistical data as evidence, Statistical Evidence: A Likelihood Paradigm focuses on the law of likelihood, fundamental to solving many of the problems associated with interpreting data in this way. Statistics has long neglected this principle, resulting in a seriously defective methodology. This book redresses the balance, explaining why science has clung to a defective methodology despite its well-known defects. After examining the strengths and weaknesses of the work of Neyman and Pearson and the Fisher paradigm, the author proposes an alternative paradigm which provides, in the law of likelihood, the explicit concept of evidence missing from the other paradigms. At the same time, this new paradigm retains the elements of objective measurement and control of the frequency of misleading results, features which made the old paradigms so important to science. The likelihood paradigm leads to statistical methods that have a compelling rationale and an elegant simplicity, no longer forcing the reader to choose between frequentist and Bayesian statistics. N° de réf. du vendeur 9781032478005

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