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Synopsis
Statistical analysis of data sets usually involves construction of a statistical model of the distribution of data within the available sample - and by extension the distribution of all data of the same category in the world. Statistical models are either parametric or non-parametric - this distinction is based on whether or not the model can be described in terms of a finite-dimensional parameter - and the models must be tested to ascertain whether or not they conform to the data, or are accurate.
This book addresses the testing of hypotheses in non-parametric models in the general case for complete data samples. Classical non-parametric tests (goodness-of-fit, homogeneity, randomness, independence) of complete data are considered, and explained. Tests featured include the chi-squared and modified chi-squared tests, rank and homogeneity tests, and most of the test results are proved, with real applications illustrated using examples. The incorrect use of many tests, and their application using commonly deployed statistical software is highlighted and discussed.
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À propos de l?auteur
Vilijandas Bagdonavicius is Professor of Mathematics at the University of Vilnius in Lithuania. His main research areas are statistics, reliability and survival analysis.
Julius Kruopis is Associate Professor of Mathematics at the University of Vilnius in Lithuania. His main research areas are statistics and quality control.
Mikhail S. Nikulin is a member of the Institute of Mathematics in Bordeaux, France.
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Non-Parametric Tests for Complete Data
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Nonparametric Tests Format: Hardcover
Edité par
John Wiley and Sons, 2011
ISBN 10 : 1848212690
ISBN 13 : 9781848212695
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Non-Parametric Tests for Complete Data
Edité par
Wiley-ISTE, 2011
ISBN 10 : 1848212690
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Nonparametric Tests for Complete Data (Hardcover)
Edité par
ISTE Ltd and John Wiley & Sons Inc, London, 2010
ISBN 10 : 1848212690
ISBN 13 : 9781848212695
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Hardcover. Etat : new. Hardcover. This book concerns testing hypotheses in non-parametric models. Classical non-parametric tests (goodness-of-fit, homogeneity, randomness, independence) of complete data are considered. Most of the test results are proved and real applications are illustrated using examples. Theories and exercises are provided. The incorrect use of many tests applying most statistical software is highlighted and discussed. This book concerns testing hypotheses in non-parametric models. Classical non-parametric tests (goodness-of-fit, homogeneity, randomness, independence) of complete data are considered. Most of the test results are proved and real applications are illustrated using examples. Theories and exercises are provided. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9781848212695
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Non-Parametric Tests for Complete Data
Edité par
Wiley-ISTE, 2011
ISBN 10 : 1848212690
ISBN 13 : 9781848212695
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Nonparametric Tests for Complete Data
Edité par
ISTE Ltd and John Wiley and Sons Inc, 2010
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Nonparametric Tests for Complete Data
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Non-Parametric Tests for Complete Data
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Nonparametric Tests
Edité par
ISTE Ltd. 2010-12-07, 2010
ISBN 10 : 1848212690
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Nonparametric Tests for Complete Data
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