Эта книга представляет собой основательный и исчерпывающий труд, который полностью охватывает традиционные и современные темы непараметрической статистики. В книге представлен практический подход к непараметрическому статистическому анализу и дается всестороннее освещение как устоявшихся, так и вновь разработанных методов. С помощью MATLAB авторы излагают информацию о теоремах и ранговых критериях прикладным образом, уделяя особое внимание современным методам регрессии и криволинейной аппроксимации, бутстреп доверительным интервалам, сплайнам, вейвлетам, эмпирической правдоподобности и проверке статистических гипотез.
Книга начинается с краткого изложения базовых результатов для порядковых статистик, методов анализа категориальных данных, непараметрической регрессии и методов криволинейной аппроксимации. Затем авторы сосредотачиваются на непараметрических процедурах, которые становятся все более актуальными для инженерных исследователей и практиков. Наряду с этим в книге приводятся важные фундаментальные материалы, необходимые для эффективного изучения и применения описываемых методов.
Книга содержит наборы упражнений, обзоры глав и связанный веб-сайт с загружаемыми MATLAB-приложениями. Это незаменимый учебник для магистерских курсов в области техники и естественных наук, а также ценный справочник для исследователей, которые стремятся к более глубокому пониманию современных непараметрических статистических методов.
The book offers solid coverage of traditional areas of non-parametric statistics and discusses modern techniques used in regression analysis, curve fitting, bootstrapping, decision theory and much more. It is designed to be utilised by undergraduate and graduate students studying science and engineering subjects, and by researchers seeking deeper knowledge in this field.
Электронная Книга «Nonparametric Statistics with Applications to Science and Engineering» написана автором Brani Vidakovic в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470168691
Описание книги от Brani Vidakovic
A thorough and definitive book that fully addresses traditional and modern-day topics of nonparametric statistics This book presents a practical approach to nonparametric statistical analysis and provides comprehensive coverage of both established and newly developed methods. With the use of MATLAB, the authors present information on theorems and rank tests in an applied fashion, with an emphasis on modern methods in regression and curve fitting, bootstrap confidence intervals, splines, wavelets, empirical likelihood, and goodness-of-fit testing. Nonparametric Statistics with Applications to Science and Engineering begins with succinct coverage of basic results for order statistics, methods of categorical data analysis, nonparametric regression, and curve fitting methods. The authors then focus on nonparametric procedures that are becoming more relevant to engineering researchers and practitioners. The important fundamental materials needed to effectively learn and apply the discussed methods are also provided throughout the book. Complete with exercise sets, chapter reviews, and a related Web site that features downloadable MATLAB applications, this book is an essential textbook for graduate courses in engineering and the physical sciences and also serves as a valuable reference for researchers who seek a more comprehensive understanding of modern nonparametric statistical methods.
