Книга "Mathematical Statistics" представляет собой полное изложение математической статистики - от основ до современных методов. Она знакомит читателей с оценкой точности, доверительными интервалами и статистическими тестами. Основываясь на общей теории линейных моделей, книга дает подробный обзор следующих тем: анализ дисперсии (ANOVA) для моделей с фиксированными, случайными и смешанными эффектами; регрессионный анализ также представлен для линейных моделей с фиксированными, случайными и смешанными эффектами, прежде чем расширяться на нелинейные модели; статистические множественные решения, такие как процедуры статистического выбора (Bechhofer и Gupta) и последовательные тесты; и проектирование экспериментов с математико-статистической точки зрения. Большинство методов анализа дополнены формулами для минимальных объемов выборки. Главы также содержат упражнения с подсказками для решений. Книга предназначена для продвинутых студентов и практикующих в области математики, вероятности и статистики. Она также охватывает проектирование экспериментов и оптимальное распределение в главах по регрессионному анализу. Кроме того, в книге есть глава, посвященная только экспериментальному дизайну. Книга рекомендуется для чтения тем, кто уже имеет знания в области теории вероятностей (комбинаторика, распределения вероятностей, функции и последовательности случайных величин), которые обычно изучаются в начальных семестрах научных и математических курсов. Она также ориентирована на практику и включает дополнительные исследования, включая проектирование экспериментов и выбор объема выборки. Книга также представляет и использует IBM SPSS Statistics 24 для практических расчетов данных.
Книга охватывает всю совокупность математической статистики: от основ до современных методов. В ней речь идет об точечной оценке, доверительных интервалах и статистических тестах, основанных на общей теории линейных моделей. Автор в подробностях рассматривает анализ дисперсии для моделей с фиксированными, случайными и смешанными эффектами; также сначала представлен регрессионный анализ для линейных моделей с фиксированными свойствами, затем расширяется до нелинейных моделей; рассматриваются также статистические многошаговые задачи, такие как процедуры статистического выбора (Беховыхфер и Гупта) и последовательные тесты; кроме того, рассматривается проектирование экспериментов с математико-статистической точки зрения. Большинство аналитических методов связаны с формулами для минимального объема выборки. Главы содержат также упражнения с подсказками для решения. Матметоды приведены из успешного немецкого текста Математическая статистика требует знания теории вероятностей (комбинаторика, вероятностные распределения, функции и последовательности случайных величин), которая обычно преподается на ранних курсах научных математических курсов. Это пособие учит читателей всему, что связано с статистическим анализом, освещает также дизайн экспериментов. Помимо этого, в этом пособии есть глава, посвящена исключительно экспериментальным планам. Прошла испытание практикой (примерами из повседневной статистической работы автора); содержит и другие практические задания, включая дизайн экспериментов и определение параметров выборки; представляет и использует IBM SPSS 24 для практического анализа данных. Математическая Статистика - это пособие для продвинутых студентов и практиков математики, теории вероятности и статистики.
Электронная Книга «Mathematical Statistics» написана автором Dieter Rasch в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119385264
Описание книги от Dieter Rasch
Explores mathematical statistics in its entirety—from the fundamentals to modern methods This book introduces readers to point estimation, confidence intervals, and statistical tests. Based on the general theory of linear models, it provides an in-depth overview of the following: analysis of variance (ANOVA) for models with fixed, random, and mixed effects; regression analysis is also first presented for linear models with fixed, random, and mixed effects before being expanded to nonlinear models; statistical multi-decision problems like statistical selection procedures (Bechhofer and Gupta) and sequential tests; and design of experiments from a mathematical-statistical point of view. Most analysis methods have been supplemented by formulae for minimal sample sizes. The chapters also contain exercises with hints for solutions. Translated from the successful German text, Mathematical Statistics requires knowledge of probability theory (combinatorics, probability distributions, functions and sequences of random variables), which is typically taught in the earlier semesters of scientific and mathematical study courses. It teaches readers all about statistical analysis and covers the design of experiments. The book also describes optimal allocation in the chapters on regression analysis. Additionally, it features a chapter devoted solely to experimental designs. Classroom-tested with exercises included Practice-oriented (taken from day-to-day statistical work of the authors) Includes further studies including design of experiments and sample sizing Presents and uses IBM SPSS Statistics 24 for practical calculations of data Mathematical Statistics is a recommended text for advanced students and practitioners of math, probability, and statistics.
