9781489987938 - essential statistical inference: theory and methods: 120 (springer texts in statistics) de boos, dennis d. d.; stefanski, l a (13 resultados)
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Editorial: Springer, 2015
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Editorial: Springer, 2015
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Editorial: Springer, 2015
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Taschenbuch. Condición: Neu. Essential Statistical Inference | Theory and Methods | Dennis D. Boos (u. a.) | Taschenbuch | Springer Texts in Statistics | xvii | Englisch | 2015 | Humana | EAN 9781489987938 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]spri…nger[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is for students and researchers who have had a first year graduate level mathematical statistics course. It covers classical likelihood, Bayesian, and permutation inference; an introduction to basic asymptotic distribution theory; and mod…ern topics like M-estimation, the jackknife, and the bootstrap. R code is woven throughout the text, and there are a large number of examples and problems.An important goal has been to make the topics accessible to a wide audience, with little overt reliance on measure theory. A typical semester course consists of Chapters 1-6 (likelihood-based estimation and testing, Bayesian inference, basic asymptotic results) plus selections from M-estimation and related testing and resampling methodology.Dennis Boos and Len Stefanski are professors in the Department of Statistics at North Carolina State. Their research has been eclectic, often with a robustness angle, although Stefanski is also known for research concentrated on measurement error, including a co-authored book on non-linear measurement error models. In recent years the authors have jointly worked on variable selection methods.
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Editorial: Springer, 2015
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Editorial: Springer, 2015
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware - This book is for students and researchers who have had a first year graduate level mathematical statistics course. It covers classical likelihood, Bayesian, and permutation inference; an introduction to basic asymptotic distributio…n theory; and modern topics like M-estimation, the jackknife, and the bootstrap. R code is woven throughout the text, and there are a large number of examples and problems.An important goal has been to make the topics accessible to a wide audience, with little overt reliance on measure theory. A typical semester course consists of Chapters 1-6 (likelihood-based estimation and testing, Bayesian inference, basic asymptotic results) plus selections from M-estimation and related testing and resampling methodology.Dennis Boos and Len Stefanski are professors in the Department of Statistics at North Carolina State. Their research has been eclectic, often with a robustness angle, although Stefanski is also known for research concentrated on measurement error, including a co-authored book on non-linear measurement error models. In recent years the authors have jointly worked on variable selection methods. 588 pp. Englisch.
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Editorial: Springer New York, 2015
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Valuable text for graduate students and reference for researchersContains R code throughout the text and in sample problems Includes unique page references to equation displaysDennis Boos and Len Stefanski are profess…ors in the Depa.
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Editorial: Springer, Humana Mär 2015, 2015
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -¿This book is for students and researchers who have had a first year graduate level mathematicalstatistics course. It covers classical likelihood, Bayesian, and permutation inference;an introduction to basic asymptotic distribution theo…ry; and modern topics like M-estimation,the jackknife, and the bootstrap. R code is woven throughout the text, and there are a large numberof examples and problems.An important goal has been to make the topics accessible to a wide audience, with little overt relianceon measure theory. A typical semester course consists of Chapters 1-6 (likelihood-based estimationand testing, Bayesian inference, basic asymptotic results) plus selections from M-estimation and related testing and resampling methodology.Dennis Boos and Len Stefanski are professors in the Department of Statistics at North Carolina State.Their research has been eclectic, often with a robustness angle, although Stefanski is also known forresearch concentrated on measurement error, including a co-authored book on non-linear measurementerror models. In recent years the authors have jointly worked on variable selection methods.¿Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 588 pp. Englisch.
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Editorial: Springer, 2015
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