In All Likelihood: Statistical Modelling and Inference Using Likelihood

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9780198507659: In All Likelihood: Statistical Modelling and Inference Using Likelihood

This text concentrates on what can be achieved using the likelihood/Fisherian methods of taking into account uncertainty when studying a statistical problem. It takes the concept of the likelihood as the best method for unifying the demands of statistical modeling and theory of inference. Every likelihood concept is illustrated with realistic examples ranging from a simple comparison of two accident rates to complex studies that require generalized linear or semiparametric modeling. The emphasis is on likelihood not as just a device used to produce an estimate, but as an important tool for modeling.

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"[T]his book discusses using the likelihood function for both modeling and inference ... a nice introduction to a variety of topics ... this book can also serve as a good initial exposure to possibly new concepts without overwhelming [the reader] with details."--Technometrics


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Descripción Oxford University Press, United Kingdom, 2001. Hardback. Estado de conservación: New. New.. Language: English . Brand New Book. Based on a course in the theory of statistics this text concentrates on what can be achieved using the likelihood/Fisherian method of taking account of uncertainty when studying a statistical problem. It takes the concept ot the likelihood as providing the best methods for unifying the demands of statistical modelling and the theory of inference. Every likelihood concept is illustrated by realistic examples, which are not compromised by computational problems. Examples range from a simile comparison of two accident rates, to complex studies that require generalised linear or semiparametric modelling. The emphasis is that the likelihood is not simply a device to produce an estimate, but an important tool for modelling. The book generally takes an informal approach, where most important results are established using heuristic arguments and motivated with realistic examples. With the currently available computing power, examples are not contrived to allow a closed analytical solution, and the book can concentrate on the statistical aspects of the data modelling.In addition to classical likelihood theory, the book covers many modern topics such as generalized linear models and mixed models, non parametric smoothing, robustness, the EM algorithm and empirical likelihood. Nº de ref. de la librería AOP9780198507659

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Descripción Oxford University Press, United Kingdom, 2001. Hardback. Estado de conservación: New. New.. Language: English . Brand New Book. Based on a course in the theory of statistics this text concentrates on what can be achieved using the likelihood/Fisherian method of taking account of uncertainty when studying a statistical problem. It takes the concept ot the likelihood as providing the best methods for unifying the demands of statistical modelling and the theory of inference. Every likelihood concept is illustrated by realistic examples, which are not compromised by computational problems. Examples range from a simile comparison of two accident rates, to complex studies that require generalised linear or semiparametric modelling. The emphasis is that the likelihood is not simply a device to produce an estimate, but an important tool for modelling. The book generally takes an informal approach, where most important results are established using heuristic arguments and motivated with realistic examples. With the currently available computing power, examples are not contrived to allow a closed analytical solution, and the book can concentrate on the statistical aspects of the data modelling. In addition to classical likelihood theory, the book covers many modern topics such as generalized linear models and mixed models, non parametric smoothing, robustness, the EM algorithm and empirical likelihood. Nº de ref. de la librería AOP9780198507659

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