Measuring Statistical Evidence Using Relative Belief
Lingua: inglese
Editore: Chapman And Hall/CRC, 2015
Serie: Libro 58 di 110 - ISSN
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- Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book provides an overview of recent work on developing a theory of statistical inference based on measuring statistical evidence. It attempts to establish a gold standard for how a statistical analysis should proceed. The book illustrates relative belief theory using many examples and describes the strengths and weaknesses of the theory. The author also addresses fundamental statistical issues, including the meaning of probability, the role of subjectivity, the meaning of objectivity, and the role of infinity and continuity.
Codice articolo 9781482242799
- Titolo
- Measuring Statistical Evidence Using Relative Belief
- Autore
- Michael Evans
- Editore
- Chapman And Hall/CRC
- Anno di pubblicazione
- 2015
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1482242796
- ISBN 13
- 9781482242799
- Peso dell'articolo
- 546 grammi
- Dimensioni
- 240x161x18 mm
- Serie
- Libro 58 di 110: ISSN
A Sound Basis for the Theory of Statistical Inference
Measuring Statistical Evidence Using Relative Belief provides an overview of recent work on developing a theory of statistical inference based on measuring statistical evidence. It shows that being explicit about how to measure statistical evidence allows you to answer the basic question of when a statistical analysis is correct.
The book attempts to establish a gold standard for how a statistical analysis should proceed. It first introduces basic features of the overall approach, such as the roles of subjectivity, objectivity, infinity, and utility in statistical analyses. It next discusses the meaning of probability and the various positions taken on probability. The author then focuses on the definition of statistical evidence and how it should be measured. He presents a method for measuring statistical evidence and develops a theory of inference based on this method. He also discusses how statisticians should choose the ingredients for a statistical problem and how these choices are to be checked for their relevance in an application.
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Informazioni sull’autore
Michael Evans is a professor in the Department of Statistics at the University of Toronto. His research focuses on statistical inference, particularly a theory of inference based on the concept of relative belief. He is an associate editor of Bayesian Analysis and a former president of the Statistical Society of Canada.
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