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Robust Rank-Based and Nonparametric Methods

(Gebundene Ausgabe, Englisch)

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Beschreibung
The contributors to this volume include many of the distinguished researchers in this area. Many of these scholars have collaborated with Joseph McKean to develop underlying theory for these methods, obtain small sample corrections, and develop efficient algorithms for their computation. The papers cover the scope of the area, including robust nonparametric rank-based procedures through Bayesian…  and big data rank-based analyses. Areas of application include biostatistics and spatial areas. Over the last 30 years, robust rank-based and nonparametric methods have developed considerably. These procedures generalize traditional Wilcoxon-type methods for one- and two-sample location problems. Research into these procedures has culminated in complete analyses for many of 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 easily shared 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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Technische Daten


Erscheinungsdatum
21.09.2016
Sprache
Englisch
EAN
9783319390635
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Springer Proceedings in Mathematics & Statistics
Sonderedition
Nein
Seitenanzahl
277
Auflage
1
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
Michigan, USA, April 2015: Selected, Revised, and Extended Contributions
Schlagwörter
Bayesian and big data rank-based analyses, Cluster correlated models, General linear models, Nonparametric Statistics, Robust procedures for spatial analyses, Robust rank-based Bayesian statistics, Robust rank-based multivariate methods
Thema-Inhalt
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

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