Mathematical Statistics With Resampling and R
Chihara, Laura; Hesterberg, Tim
Lingua: inglese
Editore: John Wiley & Sons Inc, 2011
- Rilegato
- Usato
Da: Cronus Books, Carson City, NV, U.S.A.Cronus Books
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- Titolo
- Mathematical Statistics With Resampling and R
- Autore
- Chihara, Laura; Hesterberg, Tim
- Editore
- John Wiley & Sons Inc
- Anno di pubblicazione
- 2011
- Condizione
- As New
- Rilegatura
- hardcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1118029852
- ISBN 13
- 9781118029855
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- Cataloghi dei venditori
- Education/Textbooks
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.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
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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