Nonparametric Methods in Statistics with SAS Applications (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: Taylor & Francis Ltd, London, 2017
Serie: Libro 27 de 126 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
- Tapa dura
- Nuevo
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Hardcover. Designed for a graduate course in applied statistics, Nonparametric Methods in Statistics with SAS Applications teaches students how to apply nonparametric techniques to statistical data. It starts with the tests of hypotheses and moves on to regression modeling, time-to-event analysis, density estimation, and resampling methods. The text begins with classical nonparametric hypotheses testing, including the sign, Wilcoxon sign-rank and rank-sum, Ansari-Bradley, Kolmogorov-Smirnov, Friedman rank, Kruskal-Wallis H, Spearman rank correlation coefficient, and Fisher exact tests. It then discusses smoothing techniques (loess and thin-plate splines) for classical nonparametric regression as well as binary logistic and Poisson models. The author also describes time-to-event nonparametric estimation methods, such as the Kaplan-Meier survival curve and Cox proportional hazards model, and presents histogram and kernel density estimation methods. The book concludes with the basics of jackknife and bootstrap interval estimation. Drawing on data sets from the authors many consulting projects, this classroom-tested book includes various examples from psychology, education, clinical trials, and other areas. It also presents a set of exercises at the end of each chapter. All examples and exercises require the use of SAS 9.3 software. Complete SAS codes for all examples are given in the text. Large data sets for the exercises are available on the authors website. This book teaches students how to apply nonparametric techniques to statistical data from hypotheses to regression modeling, time-to-event analysis, density estimation, and resampling methods. SAS codes for all examples are given in the text. Data sets for the exercises are available. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9781138469457
- Título
- Nonparametric Methods in Statistics with SAS Applications (Hardcover)
- Autor
- Olga Korosteleva
- Editorial
- Taylor & Francis Ltd, London
- Año de publicación
- 2017
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1138469459
- ISBN 13
- 9781138469457
- Serie
- Libro 27 de 126: Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
Designed for a graduate course in applied statistics, Nonparametric Methods in Statistics with SAS Applications teaches students how to apply nonparametric techniques to statistical data. It starts with the tests of hypotheses and moves on to regression modeling, time-to-event analysis, density estimation, and resampling methods.
The text begins with classical nonparametric hypotheses testing, including the sign, Wilcoxon sign-rank and rank-sum, Ansari-Bradley, Kolmogorov-Smirnov, Friedman rank, Kruskal-Wallis H, Spearman rank correlation coefficient, and Fisher exact tests. It then discusses smoothing techniques (loess and thin-plate splines) for classical nonparametric regression as well as binary logistic and Poisson models. The author also describes time-to-event nonparametric estimation methods, such as the Kaplan-Meier survival curve and Cox proportional hazards model, and presents histogram and kernel density estimation methods. The book concludes with the basics of jackknife and bootstrap interval estimation.
Drawing on data sets from the author‘s many consulting projects, this classroom-tested book includes various examples from psychology, education, clinical trials, and other areas. It also presents a set of exercises at the end of each chapter. All examples and exercises require the use of SAS 9.3 software. Complete SAS codes for all examples are given in the text. Large data sets for the exercises are available on the author‘s website.
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Acerca del autor
Olga Korosteleva is an associate professor of statistics in the Department of Mathematics and Statistics at California State University, Long Beach (CSULB). She received a Ph.D. in statistics from Purdue University.
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