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Sinossi
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.
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Informazioni sull?autore
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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Nonparametric Tests for Complete Data
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Nonparametric Tests for Complete Data
Editore:
ISTE Ltd and John Wiley & Sons Inc, 2010
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Condizione: New. 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. Num Pages: 326 pages. BIC Classification: PBK. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 234 x 163 x 25. Weight in Grams: 628. . 2011. 1st Edition. Hardcover. . . . . Codice articolo V9781848212695
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