A Course in Large Sample Theory (Chapman & Hall Texts in Statistical Science Series)

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9780412043710: A Course in Large Sample Theory (Chapman & Hall Texts in Statistical Science Series)
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A Course in Large Sample Theory is presented in four parts. The first treats basic probabilistic notions, the second features the basic statistical tools for expanding the theory, the third contains special topics as applications of the general theory, and the fourth covers more standard statistical topics. Nearly all topics are covered in their multivariate setting.

The book is intended as a first year graduate course in large sample theory for statisticians. It has been used by graduate students in statistics, biostatistics, mathematics, and related fields. Throughout the book there are many examples and exercises with solutions. It is an ideal text for self study.

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Ferguson, Thomas S.
Editorial: Chapman and Hall/CRC (2017)
ISBN 10: 0412043718 ISBN 13: 9780412043710
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Editorial: Taylor and Francis (1996)
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Descripción 1996. Paperback. Estado de conservación: New. 1st. 155mm x 12mm x 232mm. Paperback. A Course in Large Sample Theory is presented in four parts. The first treats basic probabilistic notions, the second features the basic statistical tools for expanding the theory, the thir.Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. 256 pages. 0.386. Nº de ref. de la librería 9780412043710

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Descripción Chapman and Hall/CRC, 1996. Estado de conservación: New. Brand New, Unread Copy in Perfect Condition. A+ Customer Service! Summary: This is a first year graduate text on large sample theory in statistics. Nearly all topics are covered in their multivariate settings. The text falls into four parts and includes many examples. In the first part, basic probabilistic notions are treated. The second part features the basic statistical tools for expanding the theory, in particular Slutsky Theorems and Cramer's Theorem on asymptotic normality of functions of sample moments, with application to robustizing estimates and to variance stabilizing and transformations. Part 3 contains special topics as applications of the general theory. In the fourth part, standard statistical topics are covered, such as the consistency and asymptotic normality of the maximum likelihood estimates, the Cramer-Rao bound and the asymptotic efficiency, the Bernstein-von Mises theorem, the Likelihood Ratio Test, minimum chi-square estimation, and general chi-square tests. Nº de ref. de la librería ABE_book_new_0412043718

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