Essentials of Statistical Inference (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics)

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9780521548663: Essentials of Statistical Inference (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics)

This textbook presents the concepts and results underlying the Bayesian, frequentist, and Fisherian approaches to statistical inference, with particular emphasis on the contrasts between them. Aimed at advanced undergraduates and graduate students in mathematics and related disciplines, it covers basic mathematical theory as well as more advanced material, including such contemporary topics as Bayesian computation, higher-order likelihood theory, predictive inference, bootstrap methods, and conditional inference.

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Book Description:

This engaging textbook introduces the key ideas behind drawing formal inferences from data. Aimed at advanced undergraduates and graduate students in mathematics and related disciplines, it is a concise account of the main approaches to inference, with particular emphasis on the contrasts between them. It is the first textbook to synthesize contemporary material on computational topics with basic mathematical theory. Numerous extended examples apply formal inference techniques to real data, while historical commentary sketches the development of the subject. Each chapter ends with a set of accessible problems.

About the Author:

G. A. Young is Professor of Statistics at Imperial College London.

R. L. Smith is Mark L. Reed Distinguished Professor of Statistics at the University of North Carolina, Chapel Hill.

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1.

G. A. Young, R. L. Smith
Editorial: CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, United Kingdom (2010)
ISBN 10: 0521548667 ISBN 13: 9780521548663
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Descripción CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, United Kingdom, 2010. Paperback. Estado de conservación: New. Language: English . Brand New Book ***** Print on Demand *****.Aimed at advanced undergraduate and graduate students in mathematics and related disciplines, this book presents the concepts and results underlying the Bayesian, frequentist and Fisherian approaches, with particular emphasis on the contrasts between them. Computational ideas are explained, as well as basic mathematical theory. Written in a lucid and informal style, this concise text provides both basic material on the main approaches to inference, as well as more advanced material on developments in statistical theory, including: material on Bayesian computation, such as MCMC, higher-order likelihood theory, predictive inference, bootstrap methods and conditional inference. It contains numerous extended examples of the application of formal inference techniques to real data, as well as historical commentary on the development of the subject. Throughout, the text concentrates on concepts, rather than mathematical detail, while maintaining appropriate levels of formality. Each chapter ends with a set of accessible problems. Nº de ref. de la librería AAV9780521548663

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Young, G. A.
Editorial: Cambridge University Press (2016)
ISBN 10: 0521548667 ISBN 13: 9780521548663
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Descripción Cambridge University Press, 2016. Paperback. Estado de conservación: New. PRINT ON DEMAND Book; New; Publication Year 2016; Not Signed; Fast Shipping from the UK. No. book. Nº de ref. de la librería ria9780521548663_lsuk

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G. A. Young, R. L. Smith
Editorial: CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, United Kingdom (2010)
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Descripción CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, United Kingdom, 2010. Paperback. Estado de conservación: New. Language: English . Brand New Book ***** Print on Demand *****. Aimed at advanced undergraduate and graduate students in mathematics and related disciplines, this book presents the concepts and results underlying the Bayesian, frequentist and Fisherian approaches, with particular emphasis on the contrasts between them. Computational ideas are explained, as well as basic mathematical theory. Written in a lucid and informal style, this concise text provides both basic material on the main approaches to inference, as well as more advanced material on developments in statistical theory, including: material on Bayesian computation, such as MCMC, higher-order likelihood theory, predictive inference, bootstrap methods and conditional inference. It contains numerous extended examples of the application of formal inference techniques to real data, as well as historical commentary on the development of the subject. Throughout, the text concentrates on concepts, rather than mathematical detail, while maintaining appropriate levels of formality. Each chapter ends with a set of accessible problems. Nº de ref. de la librería AAV9780521548663

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G. A. Young
Editorial: Cambridge University Press (2010)
ISBN 10: 0521548667 ISBN 13: 9780521548663
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Editorial: Cambridge University Press (2010)
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Descripción Cambridge University Press, 2010. PAP. Estado de conservación: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 3 to 5 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Nº de ref. de la librería LQ-9780521548663

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Descripción Cambridge Univ Pr, 2010. Paperback. Estado de conservación: Brand New. 1st edition. 225 pages. 9.75x6.75x0.75 inches. In Stock. Nº de ref. de la librería __0521548667

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Editorial: Cambridge University Press (2010)
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Young, G. A.
Editorial: Cambridge University Press (2017)
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Young, G. A.
Editorial: Cambridge University Press 10/3/2014 (2014)
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