Essential Statistical Inference : Theory and Methods
Lingua: inglese
Editore: Springer, Humana, 2015
- Brossura
- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is for students and researchers who have had a first year graduate level mathematical statistics course. It covers classical likelihood, Bayesian, and permutation inference; an introduction to basic asymptotic distribution theory; and modern topics like M-estimation, the jackknife, and the bootstrap. R code is woven throughout the text, and there are a large number of examples and problems.An important goal has been to make the topics accessible to a wide audience, with little overt reliance on measure theory. A typical semester course consists of Chapters 1-6 (likelihood-based estimation and testing, Bayesian inference, basic asymptotic results) plus selections from M-estimation and related testing and resampling methodology.Dennis Boos and Len Stefanski are professors in the Department of Statistics at North Carolina State. Their research has been eclectic, often with a robustness angle, although Stefanski is also known for research concentrated on measurement error, including a co-authored book on non-linear measurement error models. In recent years the authors have jointly worked on variable selection methods.…
Codice articolo 9781489987938
- Titolo
- Essential Statistical Inference : Theory and Methods
- Autore
- Dennis D. Boos
- Editore
- Springer, Humana
- Anno di pubblicazione
- 2015
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1489987932
- ISBN 13
- 9781489987938
- Peso dell'articolo
- 879 grammi
- Dimensioni
- 235x155x32 mm
- Serie
- Libro 67 di 111: Springer Texts in Statistics
?This book is for students and researchers who have had a first year graduate level mathematical statistics course. It covers classical likelihood, Bayesian, and permutation inference; an introduction to basic asymptotic distribution theory; and modern topics like M-estimation, the jackknife, and the bootstrap. R code is woven throughout the text, and there are a large number of examples and problems.
An important goal has been to make the topics accessible to a wide audience, with little overt reliance on measure theory. A typical semester course consists of Chapters 1-6 (likelihood-based estimation and testing, Bayesian inference, basic asymptotic results) plus selections from M-estimation and related testing and resampling methodology.
Dennis Boos and Len Stefanski are professors in the Department of Statistics at North Carolina State. Their research has been eclectic, often with a robustness angle, although Stefanski is also known for research concentrated on measurement error, including a co-authored book on non-linear measurement error models. In recent years the authors have jointly worked on variable selection methods. ?
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