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Autor(en): 
  • Marc S. Paolella
  • Fundamental Statistical Inference: A Computational Approach 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   Auf Bestellung (Lieferzeit unbekannt)
    Veröffentlichung:  August 2018  
    Genre:  Schulbücher 
     
    Allg. Statistik / Angewandte Wahrscheinlichkeitsrechnung u. Statistik / Applied Probability & Statistics / Data Mining / Data Mining Statistics / Statistics / Statistik
    ISBN:  9781119417866 
    EAN-Code: 
    9781119417866 
    Verlag:  Wiley 
    Einband:  Gebunden  
    Sprache:  English  
    Serie:  Wiley Series in Probability and Statistics  
    Dimensionen:  H 247 mm / B 181 mm / D 32 mm 
    Gewicht:  1010 gr 
    Seiten:  584 
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    Inhalt:
    Praxisorientiertes Fachbuch der Interferenzstatistik mit den neuesten Entwicklungen aus diesem ständig wachsenden Wissensgebiet. Dieses übersichtlich und zugängliche Fachbuch richtet sich an Studenten höherer Semester, präsentiert die Interferenzstatistik ausführlich und praxisorientiert und stellt Ergebnisableitungen sowie MATLAB-Programme umfassend dar, ergänzt um Erläuterungen. Besonderes Augenmerk liegt auf einzelnen bedeutenden Aspekten, auf einer intuitiven Herangehensweise und auf Diskussionen. Der Blick auf die Interferenzstatistik ist dabei überaus modern. Inhalte neben den klassischen Themen rund um die mathematische Statistik: intuitive Präsentation von Einfach-/Doppel-Bootstraps bei der Berechnung von Konfidenzintervallen, Schrumpfungsschätzung, Schätzung des maximalen Moments sowie eine Vielzahl vom Methoden der Punktschätzung, maximale Wahrscheinlichkeit, Anwendung von charakteristischen Funktionen und indirekte Interferenz. Zu allen Methoden gibt es praktische Beispiele. Ausführlich behandelt werden Schätzprobleme und deren Lösung in Verbindung mit der diskreten Mischung bei Normalverteilungen. Durchgängig liegt der Schwerpunkt auf nicht-Gaussschen Verteilungen, einschliesslich der ausführlichen Behandlung der stabilen Pareto-Verteilung und der schnellen Berechnung von nicht-zentralen Student-t-Tests. Ein komplettes Kapitel widmet sich der Optimierung, darunter der Entwicklung von Hessian-Methoden, heuristische/genetische Algorithmen, die keine Kontinuität erfordern. Die entsprechenden MATLAB-Codes werden zur Verfügung gestellt. Der Fokus liegt auch auf Berechnungen, die das Thema greifbar und für die Studierenden zugänglich machen.

      



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