Synopsis
Präsentiert eine einheitliche Herangehensweise an die parametrische Schätzung, Konfidenzintervalle, Hypothesentests und statistische Modelle, die in einzigartiger Weise auf der Likelihood-Funktion basieren.
Dieses Fachbuch beschäftigt sich mit der mathematischen Statistik für Studenten im höheren Grundstudium und zu Beginn des Hauptstudiums. Die Kapitel zu Schätzung, Konfidenzintervallen, Hypothesentests und statistischen Modellen zusammengenommen legen den Schwerpunkt auf die Likelihood-Funktion. Wichtige Aspekte statistischer Modelle, wie Suffizienz, Verteilungen in der Exponentialfamilie und Eigenschaften großer Stichproben, stehen ebenfalls im Vordergrund. Mathematical Statistics: An Introduction to Likelihood Based Inference macht komplexe Themen zugänglich und verständlich, deckt viele Themen ausführlicher ab als herkömmliche Lehrbücher zur mathematischen Statistik. Das Buch enthält unzählige Beispiele, Fallstudien, Übungen (von einfach bis schwierig) sowie viele wichtige Theoreme der mathematischen Statistik, inklusive deren Nachweise.Les informations fournies dans la section « Synopsis » peuvent faire référence à une autre édition de ce titre.
À propos de l?auteur
Richard J. Rossi, PhD, is Director of the Statistics Program and Co-Director of the Data Science Program at Montana Tech of The University of Montana, in Butte, MT. He acted as President of the Montana Chapter of the American Statistical Association in 2001 and as Associate Editor for Biometrics from 1997-2000. Dr. Rossi is a member of the American Mathematical Society, the Institute of Mathematical Statistics, and the American Statistical Association.
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Mathematical Statistics: An Introduction to Likelihood Based Inference
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ISBN 10 : 1118771044
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Mathematical Statistics An Int
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Hardcover. Etat : new. Hardcover. Presents a unified approach to parametric estimation, confidence intervals, hypothesis testing, and statistical modeling, which are uniquely based on the likelihood function This book addresses mathematical statistics for upper-undergraduates and first year graduate students, tying chapters on estimation, confidence intervals, hypothesis testing, and statistical models together to present a unifying focus on the likelihood function. It also emphasizes the important ideas in statistical modeling, such as sufficiency, exponential family distributions, and large sample properties. Mathematical Statistics: An Introduction to Likelihood Based Inference makes advanced topics accessible and understandable and covers many topics in more depth than typical mathematical statistics textbooks. It includes numerous examples, case studies, a large number of exercises ranging from drill and skill to extremely difficult problems, and many of the important theorems of mathematical statistics along with their proofs. In addition to the connected chapters mentioned above, Mathematical Statistics covers likelihood-based estimation, with emphasis on multidimensional parameter spaces and range dependent support. It also includes a chapter on confidence intervals, which contains examples of exact confidence intervals along with the standard large sample confidence intervals based on the MLE's and bootstrap confidence intervals. Theres also a chapter on parametric statistical models featuring sections on non-iid observations, linear regression, logistic regression, Poisson regression, and linear models. Prepares students with the tools needed to be successful in their future work in statistics data scienceIncludes practical case studies including real-life data collected from Yellowstone National Park, the Donner party, and the Titanic voyageEmphasizes the important ideas to statistical modeling, such as sufficiency, exponential family distributions, and large sample propertiesIncludes sections on Bayesian estimation and credible intervalsFeatures examples, problems, and solutions Mathematical Statistics: An Introduction to Likelihood Based Inference is an ideal textbook for upper-undergraduate and graduate courses in probability, mathematical statistics, and/or statistical inference. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9781118771044
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