Robust Rank-Based and Nonparametric Methods : Michigan, USA, April 2015: Selected, Revised, and Extended Contributions

Name: Robust Rank-Based and Nonparametric Methods : Michigan, USA, April 2015: Selected, Revised, and Extended Contributions
Author: Regina Y. Liu
ISBN: 9783319818092

Regina Y. Liu

Lingua: inglese

Editore: Springer, 2018

3319818090 / 9783319818092

Serie: Libro 174 di 464 - Springer Proceedings in Mathematics & Statistics

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The contributors to this volume include many of the distinguished researchers in this area. Many of these scholars have collaboratedwith Joseph McKean to develop underlying theory for these methods,obtain small sample corrections, and develop efficient algorithmsfor their computation.The papers cover the scope of the area, includingrobust nonparametric rank-based procedures through Bayesian and big datarank-based analyses.Areas of application include biostatistics andspatial areas. Over the last 30 years, robust rank-based and nonparametric methods have developed considerably.These procedures generalize traditional Wilcoxon-type methods for one- andtwo-sample location problems.Research into these procedures has culminated in complete analyses for manyof the models used in practice including linear, generalized linear, mixed,and nonlinear models. Settings are both multivariate and univariate.With the development of R packages in these areas, computation of these procedures is easilyshared with readers and implemented. This book is developed from the International Conference on Robust Rank-Based and Nonparametric Methods, held at Western Michigan University in April 2015.…

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Titolo: Robust Rank-Based and Nonparametric Methods : Michigan, USA, April 2015: Selected, Revised, and Extended Contributions
Autore: Regina Y. Liu
Editore: Springer
Anno di pubblicazione: 2018
Condizione: Neu
Rilegatura: Taschenbuch
Lingua: inglese
ISBN 10: 3319818090
ISBN 13: 9783319818092
Peso dell'articolo: 446 grammi
Dimensioni: 235x155x16 mm
Serie: Libro 174 di 464: Springer Proceedings in Mathematics & Statistics

Informazioni sull’autore

Dr. Regina Liu is currently Distinguished Professor of Statistics at Rutgers University, USA. She received her Ph.D. from Columbia University at New York. She has published extensively in a broad range of research areas, including nonparametric statistics, data depth, robust statistics, resampling techniques, text mining, fusion learning, statistical quality control, and aviation risk management. She has served on the editorial board of several statistical journals, including The Annals of Statistics, Journal of American Statistical Association, and Journal of Multivariate Analysis. She is the recipient of the 2011 Stieltjes Professor, Thomas Stieltjes Institute for Mathematics, the Netherlands. She has been elected fellow of American Statistical Association, Institute of Mathematical Statistics, and International Statistical Institute.

Dr. Joseph McKean is Professor of Statistics at Western Michigan University. He received his PhD in Statistics in 1975 from the Pennsylvania State University under the direction of Professor T.P. Hettmansperger. He has held several visiting research professorships at University of New South Wales. In 1999, he was elected as a fellow of the American Statistical Association. In 1994, he received the Distinguished Faculty Scholar Award from Western Michigan University. He served as Chair of the Nonparametric Section of the American Statistical Association during 2002. Dr. McKean has served on the editorial board of several statistical journals, including the Journal of the American Statistical Association, the Journal of Statistical Computation and Simulation, and the Journal of Nonparametric Statistics.

Dr. McKean has published extensively on robust rank-based procedures for linear models. These include papers on the theory for robust estimation and testing, the geometry of robust procedures, and the small sample properties of robust inference. He has worked with general robust estimates, bounded inuence estimates, and high breakdown estimates. He has co-authored a series of papers on diagnostic procedures for robust estimation. Besides robust procedures, Dr. McKean has published in the areas of generalized linear models, nonparametric statistics and time series analyses. He has recently published articles on rank-based procedures for nonlinear, mixed, and GEE models. He is a co-author (with T.P. Hettmansperger) of the monograph Robust Nonparametric Statistical Methods. He has worked on algorithm development and software for these procedures including the R package Rfit and has co-authored (with J.D. Kloke) the book Nonparametric Statistical Methods Using R. His current investigations include rank-based algorithms for Big Data, rank-based Bayesian methods for linear and mixed models, visualization techniques, and robust methods for linear models with autoregressive errors. Dr. McKean has served as the dissertation advisor for twenty-six PhD students. He is a co-author, (with R.V. Hogg), of the text, Introduction to Mathematical Statistics.

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