Эта увлекательная книга исследует основы статистического вывода. В отличие от многих других текстов, которые фокусируются на методологии и применении, эта книга сосредоточена на довольно уникальной комбинации теоретических и фундаментальных аспектов, лежащих в основе области статистического вывода. Читатели получают более глубокое понимание эволюции и внутренней логики каждого метода, а также сильных и слабых сторон каждого метода.
Книга начинается с интересных моментов из истории статистического вывода. Читателям приводятся исторические примеры статистических рассуждений, используемых для решения практических проблем, возникавших на протяжении веков.
Далее книга переходит к изучению четырех основных методов статистического вывода: частотный, правдоподобия, фидуциальный и байесовский. Автор приводит конкретные примеры и контрпримеры ситуаций и наборов данных, где методы дают как схожие, так и различные результаты, включая нарушение принципа правдоподобия, при котором байесовский и метод правдоподобия отличаются от частотных методов. Каждый пример сопровождается подробным обсуждением, почему результаты могли различаться от одного метода к другому, помогая читателю лучше понять каждый метод и то, как он работает.
Книга написана доступным языком и с использованием примеров. Это фундаментальное чтение для студентов аспирантуры по статистике, а также для всех, кто интересуется основами статистики и принципами, лежащими в основе статистического вывода, включая студентов математики и философии науки. Читатели с базовыми знаниями теоретической статистики найдут текст и доступным, и увлекательным.
Систематическое исследование философских основ различных методов статистического вывода Книга Симайзера Гейссера рассматривает различные философские основы статистических методов. В отличие от других книг, которые посвящены только методике и приложениям, эта книга сосредотачивается на уникальном сочетании теоретических и основополагающих аспектов, на которых основано поле статистического вывода. Читатель углубленно изучит эволюцию и внутреннюю логику каждой методологии, а также ее сильные и слабые стороны. Книга начинается с интересных моментов из истории статистической теории. Читателям представлены исторические случаи применения статистической логики для решения практических проблем, возникавших на протяжении веков. Затем книга переходит к критической оценке четырёх основных методов статистического анализа: метода частого, метода правдоподобности, методов флаттера и метода байесеровки. Автор представляет читателю конкретные примеры и контрпримеры ситуаций и массивов данных, где результаты могут быть похожи или различаться в каждом случае, так же как нарушение принципа правдоподобности в сравнении с методами частотного подхода. Каждый пример сопровождается детальным обсуждением того, почему полученные результаты отличаются в разных методах, помогая читателю лучше понять каждое направление и механизм его функционирования. Более того, автор приводит значительное математическое развертывание определенных вопросов для подчеркивания ключевых аспектов теоретической разработки. Стиль письма автора и использование примеров делают текст понятным и привлекательным. Эта книга - базовая для студентов статистики после окончания университета, включая тех, кто интересуется основами статистики и принципами в статистическом выводом, включая студентов математики и философов науки. Для читателей с предисловием в теоретической статистике текст будет как доступен, так и интересен.
Электронная Книга «Modes of Parametric Statistical Inference» написана автором Seymour Geisser в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780471743125
Описание книги от Seymour Geisser
A fascinating investigation into the foundations of statistical inference This publication examines the distinct philosophical foundations of different statistical modes of parametric inference. Unlike many other texts that focus on methodology and applications, this book focuses on a rather unique combination of theoretical and foundational aspects that underlie the field of statistical inference. Readers gain a deeper understanding of the evolution and underlying logic of each mode as well as each mode's strengths and weaknesses. The book begins with fascinating highlights from the history of statistical inference. Readers are given historical examples of statistical reasoning used to address practical problems that arose throughout the centuries. Next, the book goes on to scrutinize four major modes of statistical inference: * Frequentist * Likelihood * Fiducial * Bayesian The author provides readers with specific examples and counterexamples of situations and datasets where the modes yield both similar and dissimilar results, including a violation of the likelihood principle in which Bayesian and likelihood methods differ from frequentist methods. Each example is followed by a detailed discussion of why the results may have varied from one mode to another, helping the reader to gain a greater understanding of each mode and how it works. Moreover, the author provides considerable mathematical detail on certain points to highlight key aspects of theoretical development. The author's writing style and use of examples make the text clear and engaging. This book is fundamental reading for graduate-level students in statistics as well as anyone with an interest in the foundations of statistics and the principles underlying statistical inference, including students in mathematics and the philosophy of science. Readers with a background in theoretical statistics will find the text both accessible and absorbing.
