Новое изложение ранговых и перестановочных тестов с доступным руководством по применению в R
Книга представляет собой обзор традиционных ранговых методов и более современные разработки в области перестановочного тестирования как надежных инструментов для работы со сложными данными при малой выборке.
Основные особенности:
-
Рассматриваются наиболее широко используемые методологии непараметрического тестирования.
-
Включает обширные программные коды на R со разобранными примерами, а также использует реальные примеры из экспериментальных и наблюдательных исследований.
-
Представляет и обсуждает решения наиболее важных и часто встречающихся реальных проблем в различных областях.
-
Имеется вспомогательный веб-сайт (www.wiley.com/go/hypothesis_testing) со всеми наборами данных, рассмотренными в книге, а также готовыми к использованию программными кодами на R.
Книга "Непараметрическое тестирование гипотез" сочетает в себе современный обзор и полезные практические рекомендации по применению в R. Она будет ценным ресурсом для специалистов и исследователей, работающих в различных научных областях, включая инженерию, биостатистику, психологию и медицину.
Это инновационное исследование ранжирования и пермутационного тестирования, сопровождающееся простой для применения информацией в R. Этот вопрос с гипотензой часто встречается в научных областях, таких как техника, медицина и общественные науки. Книга обобщает традиционные методы позиционирования техники и более современные методы тестирования пермутирования, как надежные инструменты для работы со сложными данными с небольшим размером выборки.
Описание книги "Nonparametric Hypoth esis Testing" от Luigi Salmaso: А знакому ли ти книга? Опиш и: Ця книга явля i настоjч ою презентац i тестiв рангу i пермутац iй, з доступною iнструкц ieю щодо застосування в R. Проблеми непараметричного тестування часто зустр чаються в багатьох наукових дисципл нах, таких як техн ка, медицина та соц альн науки. Це видання узагальнюе традиц iйн техн ки рангу та сучасн розвитки пермутации тести як надійн i засоби для вир шення складних даних з невеликим обс гом зразк iв. Найважлив i особливост i: Розгляда найпоширенi методи непараметрич ного тестування. Зм iсню i об обк коде в R з прикладами, використаними у процесi, та використову e реальн примiри з дослджень, як експериментальних, так i спостережень. В1добра i обговорю i р йшення найбльш важливих реальних проблем, зустр чаних у рзних галузях. Менеджер веб-сайту (www. Wiley.com/Go/HypothesisTesting), що мстить вс данi вижжн у книзi та готовi до вжиття коде R. "Nonparametri c Hypothes is Testing" обiймають сучасний огляд з корисною практичною i нструктою щодо впро ва дження в R і стануть цiнншим ресурсом дл практикуючих i дослджуючих, що працюють у широкому спектрi наук, включаючи техн ку, бiостатистику, психологю та медицину.
Электронная Книга «Nonparametric Hypothesis Testing» написана автором Luigi Salmaso в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118763476
Описание книги от Luigi Salmaso
A novel presentation of rank and permutation tests, with accessible guidance to applications in R Nonparametric testing problems are frequently encountered in many scientific disciplines, such as engineering, medicine and the social sciences. This book summarizes traditional rank techniques and more recent developments in permutation testing as robust tools for dealing with complex data with low sample size. Key Features: Examines the most widely used methodologies of nonparametric testing. Includes extensive software codes in R featuring worked examples, and uses real case studies from both experimental and observational studies. Presents and discusses solutions to the most important and frequently encountered real problems in different fields. Features a supporting website (www.wiley.com/go/hypothesis_testing) containing all of the data sets examined in the book along with ready to use R software codes. Nonparametric Hypothesis Testing combines an up to date overview with useful practical guidance to applications in R, and will be a valuable resource for practitioners and researchers working in a wide range of scientific fields including engineering, biostatistics, psychology and medicine.
