Nonparametrics statistical methods based von lehmann erich (14 Ergebnisse)
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Nonparametrics: Statistical Methods Based on Ranks (Holden-Day Series in Probability and Statistics)
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Hardcover. Zustand: Very Good. No Jacket. 3rd priniting; black c w/gilt titles on blue; 457 clean, unmarked pages/index.
Nonparametrics: Statistical Methods Based on Ranks (Holden-Day Series in Probability and Statistics)
- Hardcover
Anbieter: Dorley House Books, Inc., Hagerstown, MD, USADorley House Books, Inc.
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Hardcover. Zustand: Very Good. No Jacket. 5th priniting; black c lw/gilt titles on blue; 457 clean, unmarked pages/index.
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Zustand: acceptable. Ausreichend/Acceptable: Exemplar mit vollständigem Text und sämtlichen Abbildungen oder Karten. Schmutztitel oder Vorsatz können fehlen. Einband bzw. Schutzumschlag weisen unter Umständen starke Gebrauchsspuren auf. / Describes a book or dust jacket that has the complete text pages (including those with maps… or plates) but may lack endpapers, half-title, etc. (which must be noted). Binding, dust jacket (if any), etc may also be worn.
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Paperback. Zustand: Brand New. 1st revised edition. 463 pages. 9.00x6.25x1.00 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Nonparametrics | Statistical Methods Based on Ranks | Erich L. Lehmann | Taschenbuch | xvi | Englisch | 2006 | Humana | EAN 9780387352121 | 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 - Rank tests form a class of statistical procedures that have the advantage of great simplicity combined with surprising power. Since their development in the 1940s and 1950s, they have taken their place as strong competitors of the more classical norm…al theory methods. Rank tests apply only to relatively simple solutions, such as one-, tw0-, and s-sample problems, and testing for independence and randomness, but for these situations they are often the method of choice.This reprint of a classic reference book describes these tests and the estimating procedures derived from them, and gives an account of their properties. Even though the field of rank tests has undergone little change, important new methodologies have sprung up that also serve the purpose of freeing statistics from the unrealistic model assumptions that so frequently invalidate its applications. All the tests discussed here are now available in a variety of statistical packages. E.L. Lehmann is Professor of Statistics Emeritus at the University of California, Berkeley. He is a member of the National Academy of Sciences and the American Academy of Arts and Sciences, and the recipient of honorary degrees from the University of Leiden, The Netherlands and the University of Chicago. He is the author of Elements of Large-Sample Theory, Theory of Point Estimation, Second Edition (with George Casella), and Testing Statistical Hypotheses, Third Edition (with Joseph P. Romano).
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