Mathematical Statistics with Resampling and R
Hesterberg, Tim C.,Chihara, Laura M.
Langue : anglais
Edité par Wiley, 2011
- Livre relié
- Occasion

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N° de réf. du vendeur S_450419215
- Titre
- Mathematical Statistics with Resampling and R
- Auteur
- Hesterberg, Tim C.,Chihara, Laura M.
- Éditeur
- Wiley
- Année de publication
- 2011
- État de l'article
- Good
- Reliure
- Hardcover
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1118029852
- ISBN à 13 chiffres
- 9781118029855
Resampling helps students understand the meaning of sampling distributions, sampling variability, P-values, hypothesis tests, and confidence intervals. This groundbreaking book shows how to apply modern resampling techniques to mathematical statistics. Extensively class-tested to ensure an accessible presentation, Mathematical Statistics with Resampling and R utilizes the powerful and flexible computer language R to underscore the significance and benefits of modern resampling techniques.
The book begins by introducing permutation tests and bootstrap methods, motivating classical inference methods. Striking a balance between theory, computing, and applications, the authors explore additional topics such as:
- Exploratory data analysis
- Calculation of sampling distributions
- The Central Limit Theorem
- Monte Carlo sampling
- Maximum likelihood estimation and properties of estimators
- Confidence intervals and hypothesis tests
- Regression
- Bayesian methods
Throughout the book, case studies on diverse subjects such as flight delays, birth weights of babies, and telephone company repair times illustrate the relevance of the real-world applications of the discussed material. Key definitions and theorems of important probability distributions are collected at the end of the book, and a related website is also available, featuring additional material including data sets, R scripts, and helpful teaching hints.
Mathematical Statistics with Resampling and R is an excellent book for courses on mathematical statistics at the upper-undergraduate and graduate levels. It also serves as a valuable reference for applied statisticians working in the areas of business, economics, biostatistics, and public health who utilize resampling methods in their everyday work.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
TIM HESTERBERG, PhD, is Senior Ads Quality Statistician at Google. He was a senior research scientist for Insightful Corporation and led the development of S+Resample and other S+ and R software. Dr. Hesterberg has published numerous articles in the areas of bootstrap and related resampling techniques, Monte Carlo simulation methodology, modern regression, tectonic deformation estimation, and electric demand forecasting.
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