Saddlepoint Approximations with Applications (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics)

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9780521872508: Saddlepoint Approximations with Applications (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics)

Modern statistical methods use complex, sophisticated models that can lead to intractable computations. Saddlepoint approximations can be the answer. Written from the user's point of view, this book explains in clear language how such approximate probability computations are made, taking readers from the very beginnings to current applications. The core material is presented in chapters 1-6 at an elementary mathematical level. Chapters 7-9 then give a highly readable account of higher-order asymptotic inference. Later chapters address areas where saddlepoint methods have had substantial impact: multivariate testing, stochastic systems and applied probability, bootstrap implementation in the transform domain, and Bayesian computation and inference. No previous background in the area is required. Data examples from real applications demonstrate the practical value of the methods. Ideal for graduate students and researchers in statistics, biostatistics, electrical engineering, econometrics, and applied mathematics, this is both an entry-level text and a valuable reference.

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Book Description:

This book explains in simple language how saddlepoint approximations make computations of probabilities tractible for complex models. No previous background in the area is required as the book introduces the subject from the very beginning. Many real data examples show the methods at work. For statisticians, biostatisticians, electrical engineers, econometricians, and applied mathematicians.

About the Author:

Ronald W. Butler is Professor of Statistics at Colorado State University. His statistical work on prediction, likelihood methods, and saddlepoint methods is widely known. His more recent work concerns the study of complex stochastic systems, reliability, and survival analysis, with applications to electrical engineering and medical statistics. In applied mathematics, he has made important contributions to the approximation of hypergeometric functions with matrix and vector arguments.

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Butler, Ronald W.
Editorial: Cambridge University Press (2016)
ISBN 10: 0521872502 ISBN 13: 9780521872508
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Ria Christie Collections
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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 ria9780521872508_lsuk

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Ronald W. Butler
Editorial: Cambridge Univ Pr (2007)
ISBN 10: 0521872502 ISBN 13: 9780521872508
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Descripción Cambridge Univ Pr, 2007. Hardcover. Estado de conservación: Brand New. first edition edition. 576 pages. 10.00x7.25x1.25 inches. In Stock. Nº de ref. de la librería __0521872502

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Ronald W. Butler
Editorial: Cambridge University Press (2007)
ISBN 10: 0521872502 ISBN 13: 9780521872508
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RONALD W. BUTLER
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Descripción 2007. Hardback. Estado de conservación: NEW. 9780521872508 This listing is a new book, a title currently in-print which we order directly and immediately from the publisher. For all enquiries, please contact Herb Tandree Philosophy Books directly - customer service is our primary goal. Nº de ref. de la librería HTANDREE0481761

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Ronald W. Butler
Editorial: CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, United Kingdom (2007)
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Descripción CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, United Kingdom, 2007. Hardback. Estado de conservación: New. Language: English . Brand New Book ***** Print on Demand *****. Modern statistical methods use complex, sophisticated models that can lead to intractable computations. Saddlepoint approximations can be the answer. Written from the user s point of view, this book explains in clear language how such approximate probability computations are made, taking readers from the very beginnings to current applications. The core material is presented in chapters 1-6 at an elementary mathematical level. Chapters 7-9 then give a highly readable account of higher-order asymptotic inference. Later chapters address areas where saddlepoint methods have had substantial impact: multivariate testing, stochastic systems and applied probability, bootstrap implementation in the transform domain, and Bayesian computation and inference. No previous background in the area is required. Data examples from real applications demonstrate the practical value of the methods. Ideal for graduate students and researchers in statistics, biostatistics, electrical engineering, econometrics, and applied mathematics, this is both an entry-level text and a valuable reference. Nº de ref. de la librería APC9780521872508

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