Probability statistical inference basic de mavrakakis miltiadis (15 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2022
Serie: Libro 82 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Serie: Libro 82 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Idioma: Inglés
Editorial: Taylor & Francis Ltd, 2022
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2022
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Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2022
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Probability and Statistical Inference: From Basic Principles to Advanced Models (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
Mavrakakis, Miltiadis C. Miltiadis C. Mavrakakis, Jeremy Penzer,
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2022
Serie: Libro 82 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Idioma: Inglés
Editorial: Chapman & Hall, 2022
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Más imágenesIdioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2022
Serie: Libro 82 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Taschenbuch. Condición: Neu. Probability and Statistical Inference | From Basic Principles to Advanced Models | Miltiadis C. Mavrakakis (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2022 | Chapman and Hall/CRC | EAN 9780367749125 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld…, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC 2021-03-29, 2021
Serie: Libro 82 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2021
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2021
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2021
Serie: Libro 82 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2021
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Probability and Statistical Inference: From Basic Principles to Advanced Models covers aspects of probability, distribution theory, and inference that are fundamental to a proper understanding of data analysis and statistical modelling.…It presents these topics in an accessible manner without sacrificing mathematical rigour, bridging the gap between the many excellent introductory books and the more advanced, graduate-level texts. The book introduces and explores techniques that are relevant to modern practitioners, while being respectful to the history of statistical inference. It seeks to provide a thorough grounding in both the theory and application of statistics, with even the more abstract parts placed in the context of a practical setting.Features:-Complete introduction to mathematical probability, random variables, and distribution theory.-Concise but broad account of statistical modelling, covering topics such as generalised linear models, survival analysis, time series, and random processes.-Extensive discussion of the key concepts in classical statistics (point estimation, interval estimation, hypothesis testing) and the main techniques in likelihood-based inference.-Detailed introduction to Bayesian statistics and associated topics.-Practical illustration of some of the main computational methods used in modern statistical inference (simulation, boostrap, MCMC).This book is for students who have already completed a first course in probability and statistics, and now wish to deepen and broaden their understanding of the subject. It can serve as a foundation for advanced undergraduate or postgraduate courses. Our aim is to challenge and excite the more mathematically able students, while providing explanations of statistical concepts that are more detailed and approachable than those in advanced texts. This book is also useful for data scientists, researchers, and other applied practitioners who want to understand the theory behind the statistical methods used in their fields.
