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9780387004549 - Partial Identification of Probability Distributions (Springer Series in Statistics) von Manski, Charles F. (14 Ergebnisse)
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Partial Identification of Probability Distributions
Buch 66 von 160: Springer Series in StatisticsAnbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Partial Identification of Probability Distributions (Springer Series in Statistics)
Buch 66 von 160: Springer Series in StatisticsAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Partial Identification of Probability Distributions
Buch 66 von 160: Springer Series in StatisticsAnbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Partial Identification of Probability Distributions
Buch 66 von 160: Springer Series in StatisticsAnbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Partial Identification of Probability Distributions (Springer Series in Statistics)
Buch 66 von 160: Springer Series in StatisticsAnbieter: California Books, Miami, FL, USA
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Partial Identification of Probability Distributions
Buch 66 von 160: Springer Series in StatisticsSprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc., US, 2003
ISBN 10: 0387004548 ISBN 13: 9780387004549
Anbieter: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbHardback. Zustand: New. 2003 ed. Sample data alone never suffice to draw conclusions about populations. Inference always requires assumptions about the population and sampling process. Statistical theory has revealed much about how strength of assumptions affects the precision of point estimates, but has had much less to say about how it affects the identification of population parameters. Indeed, it has been commonplace to think of identification as a binary event - a parameter is either identified or not - and to view point identification as a precondition for inference. Yet there is enormous scope for fruitful inference using data and assumptions that partially identify population parameters. This book explains why and shows how. The book presents in a rigorous and thorough manner the main elements of Charles Manski's research on partial identification of probability distributions. One focus is prediction with missing outcome or covariate data. Another is decomposition of finite mixtures, with application to the analysis of contaminated sampling and ecological inference. A third major focus is the analysis of treatment response.Whatever the particular subject under study, the presentation follows a common path. The author first specifies the sampling process generating the available data and asks what may be learned about population parameters using the empirical evidence alone. He then ask how the (typically) setvalued identification regions for these parameters shrink if various assumptions are imposed. The approach to inference that runs throughout the book is deliberately conservative and thoroughly nonparametric.
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Partial Identification of Probability Distributions
Buch 66 von 160: Springer Series in StatisticsAnbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Partial Identification of Probability Distributions (Springer Series in Statistics)
Buch 66 von 160: Springer Series in StatisticsAnbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes Königreich
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Partial Identification of Probability Distributions
Buch 66 von 160: Springer Series in StatisticsAnbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Internationale AusgabePARTIAL IDENTIFICATION OF PROBABILITY DISTRIBUTIONS (HB 2003)
Buch 66 von 160: Springer Series in StatisticsAnbieter: UK BOOKS STORE, London, LONDO, Vereinigtes Königreich
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Partial Identification of Probability Distributions
Buch 66 von 160: Springer Series in StatisticsSprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc., US, 2003
ISBN 10: 0387004548 ISBN 13: 9780387004549
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In den WarenkorbHardback. Zustand: New. 2003 ed. Sample data alone never suffice to draw conclusions about populations. Inference always requires assumptions about the population and sampling process. Statistical theory has revealed much about how strength of assumptions affects the precision of point estimates, but has had much less to say about how it affects the identification of population parameters. Indeed, it has been commonplace to think of identification as a binary event - a parameter is either identified or not - and to view point identification as a precondition for inference. Yet there is enormous scope for fruitful inference using data and assumptions that partially identify population parameters. This book explains why and shows how. The book presents in a rigorous and thorough manner the main elements of Charles Manski's research on partial identification of probability distributions. One focus is prediction with missing outcome or covariate data. Another is decomposition of finite mixtures, with application to the analysis of contaminated sampling and ecological inference. A third major focus is the analysis of treatment response.Whatever the particular subject under study, the presentation follows a common path. The author first specifies the sampling process generating the available data and asks what may be learned about population parameters using the empirical evidence alone. He then ask how the (typically) setvalued identification regions for these parameters shrink if various assumptions are imposed. The approach to inference that runs throughout the book is deliberately conservative and thoroughly nonparametric.
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In den WarenkorbGebunden. Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. The book presents in a rigorous and thorough manner the main elements of Charles Manski s research on partial identification of probability distributions. The approach to inference that runs throughout the book is deliberately conservative and thoroughly.
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Partial Identification of Probability Distributions
Buch 66 von 160: Springer Series in StatisticsSprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc., 2003
ISBN 10: 0387004548 ISBN 13: 9780387004549
Anbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich
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