Эта книга объединяет новейшие программные приложения с преимуществами современных методов ресэмплинга. Ресэмплинг помогает студентам понять смысл выборочных распределений, выборочной изменчивости, p-значений, проверок гипотез и доверительных интервалов. Эта новаторская книга показывает, как применять современные методы ресэмплинга к математической статистике. Книга была тщательно протестирована в классе, чтобы обеспечить доступное изложение, и использует мощный и гибкий язык программирования R, чтобы подчеркнуть значение и преимущества современных методов ресэмплинга.
Книга начинается с введения в перестановочные тесты и методы бутстрэпа, мотивируя классические методы статистического вывода. Сбалансировав теорию, вычисления и применение, авторы исследуют дополнительные темы, такие как: эксплораторный анализ данных, расчет выборочных распределений, центральная предельная теорема, метод Монте-Карло, максимальное правдоподобие и свойства оценок, доверительные интервалы и проверка гипотез, регрессия, байесовские методы.
На протяжении всей книги примеры по различным темам, таким как задержки рейсов, вес новорожденных и время ремонта телефонной компании, иллюстрируют актуальность приложений обсуждаемого материала. Ключевые определения и теоремы важных вероятностных распределений собраны в конце книги, а связанный веб-сайт также доступен, на нем представлены дополнительные материалы, включая наборы данных, скрипты R и полезные учебные подсказки.
Математическая статистика с ресэмплингом и R является отличной книгой для курсов по математической статистике на старших курсах бакалавриата и в магистратуре. Она также служит ценным справочником для прикладных статистиков, работающих в области бизнеса, экономики, биостатистики и общественного здравоохранения, которые используют методы ресэмплинга в своей повседневной работе.
Данная книга предоставляет описание современной математики с применением новейших программных приложений и преимуществ современных методов ресемплирования. Ресемплирование помогает студентам понимать смысл выборочных распределений, выборочной изменчивости, значений p, гипотез и интервалов доверия. Эта новаторская книга показывает, как применять современные методы ресемплирования в математической статистике. Книга была многократно проверена на предмет доступности, и она использует мощный и гибкий компьютерный язык R для подчеркивания значимости и преимуществ современного ресемплирования. В начале книги авторы знакомят с методами проверки на перестановку и методами бутстрапа, мотивируя классические методы вывода.
Электронная Книга «Mathematical Statistics with Resampling and R» написана автором Hesterberg Tim C. в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118625750
Описание книги от Hesterberg Tim C.
This book bridges the latest software applications with the benefits of modern resampling techniques Resampling helps students understand the meaning of sampling distributions, sampling variability, P-values, hypothesis tests, and confidence intervals. This groundbreaking book shows how to apply modern resampling techniques to mathematical statistics. Extensively class-tested to ensure an accessible presentation, Mathematical Statistics with Resampling and R utilizes the powerful and flexible computer language R to underscore the significance and benefits of modern resampling techniques. The book begins by introducing permutation tests and bootstrap methods, motivating classical inference methods. Striking a balance between theory, computing, and applications, the authors explore additional topics such as: Exploratory data analysis Calculation of sampling distributions The Central Limit Theorem Monte Carlo sampling Maximum likelihood estimation and properties of estimators Confidence intervals and hypothesis tests Regression Bayesian methods Throughout the book, case studies on diverse subjects such as flight delays, birth weights of babies, and telephone company repair times illustrate the relevance of the real-world applications of the discussed material. Key definitions and theorems of important probability distributions are collected at the end of the book, and a related website is also available, featuring additional material including data sets, R scripts, and helpful teaching hints. Mathematical Statistics with Resampling and R is an excellent book for courses on mathematical statistics at the upper-undergraduate and graduate levels. It also serves as a valuable reference for applied statisticians working in the areas of business, economics, biostatistics, and public health who utilize resampling methods in their everyday work.
