Nonparametric Statistical Tests : A Computational Approach
Lingua: inglese
Editore: Taylor & Francis Inc Dez 2011, 2011
- Rilegato
- Nuovo
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Neuware - This book provides a modern and accessible overview of computationally-intensive nonparametric statistical methods. Presenting up-to-date and detailed information, the text focuses on the use of permutation and bootstrap methods to assess the significance of a statistic in a hypothesis test. It includes numerous real examples to illustrate the methods, and SAS programs are used throughout to apply them. In addition, a significant portion of the book is devoted to (recent) nonparametric tests for the comparison of independent groups with potentially unequal variances.
Codice articolo 9781439867037
- Titolo
- Nonparametric Statistical Tests : A Computational Approach
- Autore
- Markus Neuhauser
- Editore
- Taylor & Francis Inc Dez 2011
- Anno di pubblicazione
- 2011
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1439867038
- ISBN 13
- 9781439867037
- Peso dell'articolo
- 492 grammi
- Dimensioni
- 242x166x17 mm
Nonparametric Statistical Tests: A Computational Approach describes classical nonparametric tests, as well as novel and little-known methods such as the Baumgartner-Weiss-Schindler and the Cucconi tests. The book presents SAS and R programs, allowing readers to carry out the different statistical methods, such as permutation and bootstrap tests. The author considers example data sets in each chapter to illustrate methods. Numerous real-life data from various areas, including the bible, and their analyses provide for greatly diversified reading.
The book covers:
- Nonparametric two-sample tests for the location-shift model, specifically the Fisher-Pitman permutation test, the Wilcoxon rank sum test, and the Baumgartner-Weiss-Schindler test
- Permutation tests, location-scale tests, tests for the nonparametric Behrens-Fisher problem, and tests for a difference in variability
- Tests for the general alternative, including the (Kolmogorov-)Smirnov test, ordered categorical, and discrete numerical data
- Well-known one-sample tests such as the sign test and Wilcoxon’s signed rank test, a modification suggested by Pratt (1959), a permutation test with original observations, and a one-sample bootstrap test are presented.
- Tests for more than two groups, the following tests are described in detail: the Kruskal-Wallis test, the permutation F test, the Jonckheere-Terpstra trend test, tests for umbrella alternatives, and the Friedman and Page tests for multiple dependent groups
- The concepts of independence and correlation, and stratified tests such as the van Elteren test and combination tests
- The applicability of computer-intensive methods such as bootstrap and permutation tests for non-standard situations and complex designs
Although the major development of nonparametric methods came to a certain end in the 1970s, their importance undoubtedly persists. What is still needed is a computer assisted evaluation of their main properties. This book closes that gap.
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