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Sinopsis
A treatment of the problems of inference associated with experiments in science, with the emphasis on techniques for dividing the sample information into various parts, such that the diverse problems of inference that arise from repeatable experiments may be addressed. A particularly valuable feature is the large number of practical examples, many of which use data taken from experiments published in various scientific journals. This book evolved from the authors own courses on statistical inference, and assumes an introductory course in probability, including the calculation and manipulation of probability functions and density functions, transformation of variables and the use of Jacobians. While this is a suitable text book for advanced undergraduate, Masters, and Ph.D. statistics students, it may also be used as a reference book.
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Acerca del autor
Charlotte y Peter Fiell son dos autoridades en historia, teoría y crítica del diseño y han escrito más de sesenta libros sobre la materia, muchos de los cuales se han convertido en éxitos de ventas. También han impartido conferencias y cursos como profesores invitados, han comisariado exposiciones y asesorado a fabricantes, museos, salas de subastas y grandes coleccionistas privados de todo el mundo. Los Fiell han escrito numerosos libros para TASCHEN, entre los que se incluyen 1000 Chairs, Diseño del siglo XX, El diseño industrial de la A a la Z, Scandinavian Design y Diseño del siglo XXI.
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Statistical Inference in Science (Springer Series in Statistics)
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Statistical Inference in Science (Springer Series in Statistics)
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Statistical Inference in Science (Springer Series in Statistics)
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Statistical Inference in Science
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Statistical Inference in Science (Springer Series in Statistics)
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Statistical Inference in Science (Hardcover)
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Hardcover. Condición: new. Hardcover. The aim of this book is to develop an understanding and treatment of the problems of inference associated with experiments in science. Many textbooks treat inference as principally the reduction of the sample information to estimates and their marginal distribution and supposedly optimal properties. In contrast, this book emphasizes techniques for dividing the sample information into various parts addressing the diverse problems of inference that arise from repeatable experiments. An unusually valuable feature of the book is the large number of practical examples, many of which use data taken from experiments published in various scientific journals. This book has evolved from the author's courses on statistical inference. It would be a suitable text book for advanced undergraduate, Masters, and Ph.D. statistics students. It can also be used as a reference book. A background knowledge of an introductory course in probability is assumed, including the calculation and manipulation of probability functions and density functions, transformation of variables and the use of Jacobians.The author is a Distinguished Professor Emeritus of Statistics, University of Waterloo, and Professor of Statistics, Centro de Investigaci=F3n en Matematicas, Guanajuato, Mexico. He is an Honorary member of the Statistical Society of Canada and a recipient of the Society's Gold Medal for Research. He is also an elected member of the International Statistical Institute and a Fellow of the American Statistical Association, of the Institute of Mathematical Statistics, and of the Royal Society of Canada. This monograph presents the direct likelihood approach to statistical inference. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Nº de ref. del artículo: 9780387950198
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