Statistical Planning and Inference (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: John Wiley & Sons Inc, New York, 2025
- Primera edición
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
Vendedor de AbeBooks desde 12 de octubre de 2005
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Hardcover. Explore the foundations of, and cutting-edge developments in, statistics Statistical Planning and Inference: Concepts and Applications delivers a robust introduction to statistical planning and inference, including classical and computer age developments in statistical science. The book examines the challenges faced in statistical planning and inference, exploring the optimum methods identifying limitations and commonly encountered pitfalls. It addresses linear and non-linear statistical inference and discusses noise-effect reduction, error rates, balanced and unbalanced data, model selection, discrimination and classification, truncated and censored data, and experimental designs. Each chapter offers readers problems and solutions and illustrative examples to introduce the concepts and methods discussed within. The book offers: Analysis of both classical theory and modern developments in the field of statistical inference and planningExpansive discussions of linear and non-linear statistical inferenceStatistical problems and solutions to test the readers progress through and retention of the material contained within Aimed at practitioners and researchers in the field of statistics, Statistical Planning and Inference: Concepts and Applications is also a must-read resource for graduate students, professors, and researchers in the life sciences, agriculture, psychology, education and measurement, sociology, computer and engineering sciences, and all other fields that rely on statistical concepts. This book introduces statistical planning and inference, presenting both classical theory and the major developments in the field. Each chapter presents problems and their solutions along with illustrative examples to introduce concepts and methods, and is supported by a supplementary website featuring guidance on how to implement methods using R. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9781119962786
- Título
- Statistical Planning and Inference (Hardcover)
- Autor
- Subir Ghosh
- Editorial
- John Wiley & Sons Inc, New York
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1119962781
- ISBN 13
- 9781119962786
- Edición
- 1ª Edición
Explore the foundations of, and cutting-edge developments in, statistics
Statistical Planning and Inference: Concepts and Applications delivers a robust introduction to statistical planning and inference, including classical and computer age developments in statistical science. The book examines the challenges faced in statistical planning and inference, exploring the optimum methods identifying limitations and commonly encountered pitfalls.
It addresses linear and non-linear statistical inference and discusses noise-effect reduction, error rates, balanced and unbalanced data, model selection, discrimination and classification, truncated and censored data, and experimental designs.
Each chapter offers readers problems and solutions and illustrative examples to introduce the concepts and methods discussed within.
The book offers:
- Analysis of both classical theory and modern developments in the field of statistical inference and planning
- Expansive discussions of linear and non-linear statistical inference
- Statistical problems and solutions to test the reader’s progress through and retention of the material contained within
Aimed at practitioners and researchers in the field of statistics, Statistical Planning and Inference: Concepts and Applications is also a must-read resource for graduate students, professors, and researchers in the life sciences, agriculture, psychology, education and measurement, sociology, computer and engineering sciences, and all other fields that rely on statistical concepts.
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Acerca del autor
Subir Ghosh is a Professor of Statistics at the University of California, Riverside, USA. He is known for his research work in Statistical Design and Analysis of Experiments and Modeling. He is an elected fellow of the American Statistical Association, the American Association of the Advancement of Science, and an elected member of the International Statistical Institute. He received the awards at the University of California, Riverside:
2012-2016 Distinguished Teaching Professor and a member of the UCR Academy of Distinguished Teachers.
2003 Graduate Council Dissertation Advisor/Mentoring Award, and 1993 Academic Senate Distinguished Teaching Award.
He also served as the 2000-2003 executive editor of the Journal of Statistical Planning and Inference.
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