Permutation Statistical Methods : An Integrated Approach
Idioma: inglés
Editorial: Palgrave Macmillan, 2018
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This research monograph provides a synthesis of a number of statistical tests and measures, which, at first consideration, appear disjoint and unrelated. Numerous comparisons of permutation and classical statistical methods are presented, and the two methods are compared via probability values and, where appropriate, measures of effect size.Permutation statistical methods, compared to classical statistical methods, do not rely on theoretical distributions, avoid the usual assumptions of normality and homogeneity of variance, and depend only on the data at hand. This text takes a unique approach to explaining statistics by integrating a large variety of statistical methods, and establishing the rigor of a topic that to many may seem to be a nascent field in statistics. This topic is new in that it took modern computing power to make permutation methods available to people working in the mainstream of research. lly-informed='' audience,='' and='' can='' also='' easily='' serve='' as='' textbook='' in='' graduate='' course='' departments='' such='' statistics,='' psychology,='' or='' biology.='' particular,='' the='' audience='' for='' book='' is='' teachers='' of='' practicing='' statisticians,='' applied='' quantitative='' students='' fields='' medical='' research,='' epidemiology,='' public='' health,='' biology. …
N° de ref. del artículo 9783319804194
- Título
- Permutation Statistical Methods : An Integrated Approach
- Autor
- Paul W. Mielke Jr.
- Editorial
- Palgrave Macmillan
- Año de publicación
- 2018
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3319804197
- ISBN 13
- 9783319804194
- Peso del artículo
- 961 gramos
- Dimensiones
- 235x155x35 mm
This research monograph provides a synthesis of a number of statistical tests and measures, which, at first consideration, appear disjoint and unrelated. Numerous comparisons of permutation and classical statistical methods are presented, and the two methods are compared via probability values and, where appropriate, measures of effect size.
Permutation statistical methods, compared to classical statistical methods, do not rely on theoretical distributions, avoid the usual assumptions of normality and homogeneity of variance, and depend only on the data at hand. This text takes a unique approach to explaining statistics by integrating a large variety of statistical methods, and establishing the rigor of a topic that to many may seem to be a nascent field in statistics. This topic is new in that it took modern computing power to make permutation methods available to people working in the mainstream of research.
lly-informed="" audience,="" and="" can="" also="" easily="" serve="" as="" textbook="" in="" graduate="" course="" departments="" such="" statistics,="" psychology,="" or="" biology.="" particular,="" the="" audience="" for="" book="" is="" teachers="" of="" practicing="" statisticians,="" applied="" quantitative="" students="" fields="" medical="" research,="" epidemiology,="" public="" health,="" biology.“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
De la contraportada
This research monograph provides a synthesis of a number of statistical tests and measures, which, at first consideration, appear disjoint and unrelated. Numerous comparisons of permutation and classical statistical methods are presented, and the two methods are compared via probability values and, where appropriate, measures of effect size.
Permutation statistical methods, compared to classical statistical methods, do not rely on theoretical distributions, avoid the usual assumptions of normality and homogeneity of variance, and depend only on the data at hand. This text takes a unique approach to explaining statistics by integrating a large variety of statistical methods, and establishing the rigor of a topic that to many may seem to be a nascent field in statistics. This topic is new in that it took modern computing power to make permutation methods available to people working in the mainstream of research.This research monograph addresses a statistically-informed audience, and can also easily serve as a textbook in a graduate course in departments such as statistics, psychology, or biology. In particular, the audience for the book is teachers of statistics, practicing statisticians, applied statisticians, and quantitative graduate students in fields such as psychology, medical research, epidemiology, public health, and biology.
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