Examples parametric inference von dixit ulhas (29 Ergebnisse)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Examples in Parametric Inference with R | Ulhas Jayram Dixit | Taschenbuch | lviii | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9789811092763 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book discusses examples in parametric inference with R. Combining basic theory with modern approaches, it presents the latest developments and trends in statistical inference for students who do not have an advanced mathematical and statistical…background. The topics discussed in the book are fundamental and common to many fields of statistical inference and thus serve as a point of departure for in-depth study. The book is divided into eight chapters: Chapter 1 provides an overview of topics on sufficiency and completeness, while Chapter 2 briefly discusses unbiased estimation. Chapter 3 focuses on the study of moments and maximum likelihood estimators, and Chapter 4 presents bounds for the variance. In Chapter 5, topics on consistent estimator are discussed. Chapter 6 discusses Bayes, while Chapter 7 studies some more powerful tests. Lastly, Chapter 8 examines unbiased and other tests. Senior undergraduate and graduate students in statistics and mathematics, and thosewho have taken an introductory course in probability, will greatly benefit from this book. Students are expected to know matrix algebra, calculus, probability and distribution theory before beginning this course. Presenting a wealth of relevant solved and unsolved problems, the book offers an excellent tool for teachers and instructors who can assign homework problems from the exercises, and students will find the solved examples hugely beneficial in solving the exercise problems.
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book discusses examples in parametric inference with R. Combining basic theory with modern approaches, it presents the latest developments and trends in statistical inference for students who do not have an advanced mathematical and statistical backgro…und. The topics discussed in the book are fundamental and common to many fields of statistical inference and thus serve as a point of departure for in-depth study. The book is divided into eight chapters: Chapter 1 provides an overview of topics on sufficiency and completeness, while Chapter 2 briefly discusses unbiased estimation. Chapter 3 focuses on the study of moments and maximum likelihood estimators, and Chapter 4 presents bounds for the variance. In Chapter 5, topics on consistent estimator are discussed. Chapter 6 discusses Bayes, while Chapter 7 studies some more powerful tests. Lastly, Chapter 8 examines unbiased and other tests. Senior undergraduate and graduate students in statistics and mathematics, and thosewho have taken an introductory course in probability, will greatly benefit from this book. Students are expected to know matrix algebra, calculus, probability and distribution theory before beginning this course. Presenting a wealth of relevant solved and unsolved problems, the book offers an excellent tool for teachers and instructors who can assign homework problems from the exercises, and students will find the solved examples hugely beneficial in solving the exercise problems.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book discusses examples in parametric inference with R. Combining basic theory with modern approaches, it presents the latest developments and trends in statistical inference for students who do not have an advanced mathematical…and statistical background. The topics discussed in the book are fundamental and common to many fields of statistical inference and thus serve as a point of departure for in-depth study. The book is divided into eight chapters: Chapter 1 provides an overview of topics on sufficiency and completeness, while Chapter 2 briefly discusses unbiased estimation. Chapter 3 focuses on the study of moments and maximum likelihood estimators, and Chapter 4 presents bounds for the variance. In Chapter 5, topics on consistent estimator are discussed. Chapter 6 discusses Bayes, while Chapter 7 studies some more powerful tests. Lastly, Chapter 8 examines unbiased and other tests. Senior undergraduate and graduate students in statistics and mathematics, and those who have taken an introductory course in probability, will greatly benefit from this book. Students are expected to know matrix algebra, calculus, probability and distribution theory before beginning this course. Presenting a wealth of relevant solved and unsolved problems, the book offers an excellent tool for teachers and instructors who can assign homework problems from the exercises, and students will find the solved examples hugely beneficial in solving the exercise problems. 484 pp. Englisch.
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Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Exclusively focuses on statistical inference Presents sophisticated mathematical proofs in a simple and easy-to-follow language Discusses fundamental topics common to many fields of statistical inference, and which offe…r a point of depar.
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Buch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book discusses examples in parametric inference with R. Combining basic theory with modern approaches, it presents the latest developments and trends in statistical inference for students who do not have an advanced mathematical and sta…tistical background. The topics discussed in the book are fundamental and common to many fields of statistical inference and thus serve as a point of departure for in-depth study. The book is divided into eight chapters: Chapter 1 provides an overview of topics on sufficiency and completeness, while Chapter 2 briefly discusses unbiased estimation. Chapter 3 focuses on the study of moments and maximum likelihood estimators, and Chapter 4 presents bounds for the variance. In Chapter 5, topics on consistent estimator are discussed. Chapter 6 discusses Bayes, while Chapter 7 studies some more powerful tests. Lastly, Chapter 8 examines unbiased and other tests. Senior undergraduate and graduate students in statistics and mathematics, and those who have taken an introductory course in probability, will greatly benefit from this book. Students are expected to know matrix algebra, calculus, probability and distribution theory before beginning this course. Presenting a wealth of relevant solved and unsolved problems, the book offers an excellent tool for teachers and instructors who can assign homework problems from the exercises, and students will find the solved examples hugely beneficial in solving the exercise problems. 484 pp. Englisch.
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