Robust Rank-Based and Nonparametric Methods
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Palgrave Macmillan Sep 2016, 2016
Serie: Libro 174 de 464 - Springer Proceedings in Mathematics & Statistics
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The contributors to this volume include many of the distinguished researchers in this area. Many of these scholars have collaborated with Joseph McKean to develop underlying theory for these methods, obtain small sample corrections, and develop efficient algorithms for their computation. The papers cover the scope of the area, including robust nonparametric rank-based procedures through Bayesian and big data rank-based analyses. Areas of application include biostatistics and spatial areas. Over the last 30 years, robust rank-based and nonparametric methods have developed considerably. These procedures generalize traditional Wilcoxon-type methods for one- and two-sample location problems. Research into these procedures has culminated in complete analyses for many of the models used in practice including linear, generalized linear, mixed, and nonlinear models. Settings are both multivariate and univariate. With the development of R packages in these areas, computation of these procedures is easily shared with readers and implemented. This book is developed from the International Conference on Robust Rank-Based and Nonparametric Methods, held at Western Michigan University in April 2015.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 292 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783319390635
- Título
- Robust Rank-Based and Nonparametric Methods
- Autor
- Regina Y. Liu
- Editorial
- Springer, Palgrave Macmillan Sep 2016
- Año de publicación
- 2016
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3319390635
- ISBN 13
- 9783319390635
- Peso del artículo
- 606 gramos
- Dimensiones
- 241x160x22 mm
- Serie
- Libro 174 de 464: Springer Proceedings in Mathematics & Statistics
The contributors to this volume include many of the distinguished researchers in this area. Many of these scholars have collaborated with Joseph McKean to develop underlying theory for these methods, obtain small sample corrections, and develop efficient algorithms for their computation. The papers cover the scope of the area, including robust nonparametric rank-based procedures through Bayesian and big data rank-based analyses. Areas of application include biostatistics and spatial areas. Over the last 30 years, robust rank-based and nonparametric methods have developed considerably. These procedures generalize traditional Wilcoxon-type methods for one- and two-sample location problems. Research into these procedures has culminated in complete analyses for many of the models used in practice including linear, generalized linear, mixed, and nonlinear models. Settings are both multivariate and univariate. With the development of R packages in these areas, computation of these procedures is easily shared with readers and implemented. This book is developed from the International Conference on Robust Rank-Based and Nonparametric Methods, held at Western Michigan University in April 2015.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Dr. Joseph McKean is Professor of Statistics at Western Michigan University. He received hisPhD in Statistics in 1975 from the Pennsylvania State University under the direction of Professor T.P. Hettmansperger. He has held several visiting research professorships at University of New South Wales. In 1999, he was elected as a fellow of the American Statistical Association. In 1994, he received the Distinguished Faculty Scholar Award from Western Michigan University. He served as Chair of the Nonparametric Section of the American Statistical Association during 2002. Dr. McKean has served on the editorial board of several statistical journals, including the Journal of the American Statistical Association, the Journal of Statistical Computation and Simulation, and the Journal of Nonparametric Statistics.
Dr. McKean has published extensively on robust rank-based procedures for linear models. These include papers on the theory for robust estimation and testing, the geometry of robust procedures, and the small sample properties of robust inference. He has worked with general robust estimates, bounded inuence estimates, and high breakdown estimates. He has co-authored a series of papers on diagnostic procedures for robust estimation. Besides robust procedures, Dr. McKean has published in the areas of generalized linear models, nonparametric statistics and time series analyses. He has recently published articles on rank-based procedures for nonlinear, mixed, and GEE models. He is a co-author (with T.P. Hettmansperger) of the monograph Robust Nonparametric Statistical Methods. He has worked on algorithm development and software for these procedures including the R package Rfit and has co-authored (with J.D. Kloke) the book Nonparametric Statistical Methods Using R. His current investigations include rank-based algorithms for Big Data, rank-based Bayesian methods for linear and mixed models, visualization techniques, and robust methods for linear models with autoregressive errors. Dr. McKean has served as the dissertation advisor for twenty-six PhD students. He is a co-author, (with R.V. Hogg), of the text, Introduction to Mathematical Statistics.
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