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Essential Statistical Inference

Dennis D. Boos (Gebundene Ausgabe, Englisch)

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Beschreibung
This book is for students and researchers who have had a first year graduate level mathematical statistics course. It covers classical likelihood, Bayesian, and permutation inference; an introduction to basic asymptotic distribution theory; and modern topics like M-estimation, the jackknife, and the bootstrap. R code is woven throughout the text, and there are a large number of examples and…  problems. An important goal has been to make the topics accessible to a wide audience, with little overt reliance on measure theory. A typical semester course consists of Chapters 1-6 (likelihood-based estimation and testing, Bayesian inference, basic asymptotic results) plus selections from M-estimation and related testing and resampling methodology. Dennis Boos and Len Stefanski are professors in the Department of Statistics at North Carolina State. Their research has been eclectic, often with a robustness angle, although Stefanski is also known for research concentrated on measurement error, including a co-authored book on non-linear measurement error models. In recent years the authors have jointly worked on variable selection methods.
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Technische Daten

Erscheinungsdatum
06.02.2013
Sprache
Englisch
EAN
9781461448174
Herausgeber
Springer US
Serien- oder Bandtitel
Springer Texts in Statistics
Sonderedition
Nein
Autor
Dennis D. Boos
Seitenanzahl
568
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
Theory and Methods

Hersteller: Humana, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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