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Beschreibung
This book presents a concise yet comprehensive introduction to the core theory of mathematical statistics. By integrating fundamental probability theory with modern inferential methods, it offers a logically coherent progression from the basic principles of estimation and testing to Bayesian inference and regression. Although compact, the book is thorough in its treatment of the essential… architecture of statistical inference. Key topics include sampling theory, point and interval estimation, parametric and nonparametric inference, hypothesis testing, Bayesian methods, correlation, regression, and logistic modeling. Each Lecture provides carefully chosen examples, full proofs or validations of major results, and exercises designed to consolidate understanding. The text comprises fifteen focused Lectures, each designed to correspond to one or two class sessions. This structure allows the material to be covered comfortably in a single semester while providing a rigorous foundation for upper-undergraduate and graduate students, as well as practitioners. The exposition emphasizes transparent derivations and conceptual motivation rather than formulaic presentation, reflecting the author’s aim to make every result both intuitively and mathematically meaningful. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
30.10.2026
Sprache
Englisch
EAN
9783032273772
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Autor
Yisong Yang
Seitenanzahl
392
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
regression, statistical inference, sampling theory, Bayesian methods, nonparametric inference
Thema-Inhalt
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
UYQM - Maschinelles Lernen
PBTB - Bayesianische Inferenz
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
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