Statistics and Scientific Method : An Introduction for Students and Researchers
Chetwynd, Amanda G., Diggle, Peter J.
Lingua: inglese
Editore: Oxford University Press, Incorporated, 2011
- Brossura
- Usato
Da: Better World Books Ltd, Dunfermline, Regno UnitoBetter World Books Ltd
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- Titolo
- Statistics and Scientific Method : An Introduction for Students and Researchers
- Autore
- Chetwynd, Amanda G., Diggle, Peter J.
- Editore
- Oxford University Press, Incorporated
- Anno di pubblicazione
- 2011
- Condizione
- Very Good
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0199543194
- ISBN 13
- 9780199543199
- Peso dell'articolo
- 0,882 libbre
- Dimensioni
- N/A
An antidote to technique-oriented service courses, this book is different. It studiously avoids the recipe-book style and keeps algebraic details of specific statistical methods to the minimum extent necessary to understand the underlying concepts. Instead, the text aims to give the reader a clear understanding of how core statistical ideas of experimental design, modelling and data analysis are integral to the scientific method.
Aimed primarily at beginning postgraduate students across a range of scientific disciplines (albeit with a bias towards the biological, environmental and health sciences), it therefore assumes some maturity of understanding of scientific method, but does not require any prior knowledge of statistics, or any mathematical knowledge beyond basic algebra and a willingness to come to terms with mathematical notation.
Any statistical analysis of a realistically sized data-set requires the use of specially written computer software. An Appendix introduces the reader to our open-source software of choice, R, whilst the book's web-page includes downloadable data and R code that enables the reader to reproduce all of the analyses in the book and, with easy modifications, to adapt the code to analyse their own data if they wish. However, the book is not intended to be a textbook on statistical computing, and all of the material in the book can be understood without using either R or any other computer software.
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Informazioni sull’autore
Amanda Chetwynd is Pro-Vice-Chancellor for the Student Experience and Professor of Mathematics and Statistics at Lancaster University. Before joining Lancaster University she held a Post-Doctoral position in the Mathematics Department at the University of Stockholm. She has published three books and around 80 refereed articles. Amanda was awarded a National Teaching Fellowship in 2003 and in 2005 led Lancaster's successful bid for a Postgraduate Statistics Centre of Excellence in Teaching and Learning.
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