Likelihood and Its Extensions
Langue : anglais
Edité par CRC Press Aug 2026, 2026
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- Neuf
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Neuware - Likelihood serves as a unifying concept in both the theory and practice of statistical science. This is, in a sense, inevitable when probability models are used as a basis for inference. While the key ideas were set out in Fisher in 1922, and further developed throughout the 1930s and 40s, it was the ubiquity of the personal computer and the development of general-purpose software that made likelihood-based inference the method of choice in a wide variety of applications.This book provides an overview of the many 'adjective'-likelihood functions that have been developed in various contexts, aiming to include a wide array of inference functions used in the current literature, while recognizing that a comprehensive treatment is not possible, as research on likelihood-based inference continues.This book is intended for readers with diverse backgrounds who have an interest in, or a need for, statistical methods in complex models. Some familiarity with likelihood-based inference and the main principles of estimation and hypothesis testing are assumed. The authors have used this text for senior undergraduate and graduate courses in inference.…
N° de réf. du vendeur 9781498719742
- Titre
- Likelihood and Its Extensions
- Auteur
- Grace Y Yi
- Éditeur
- CRC Press Aug 2026
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1498719740
- ISBN à 13 chiffres
- 9781498719742
- Poids de l'article
- 785 grammes
- Dimensions
- 254x178x19 mm
Significant new challenges to the use of likelihood-based methods for inference have helped to generate considerable interest in alternative inference methods that are not based on a full likelihood specification. This book provides a comprehensive survey of likelihood methods in statistics, with an emphasis on developments to inference functions for use in complex data. These inference functions are usually motivated by considerations related to likelihood-type arguments and have a variety of names, including composite likelihood, quasi-likelihood and pseudo-likelihood.
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À propos de l’auteur
Nancy Reid is a University Professor and Canada Research Chair in the Department of Statistical Sciences at the University of Toronto, Canada
Cristiano Varin is an Assistant Professor in the Department of Informatics and Statistics at Ca Foscari University, Venice, Italy
Grace Yi is a Professor and University Research Chair in the Department of Statistics and Actuarial Science at the University of Waterloo, Canda
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