Maggiori informazioni sul libro
Das Jackknife und Bootstrap sind die beliebtesten Datenresampling-Methoden, die in der statistischen Analyse verwendet werden. Dieses Buch bietet eine systematische Einführung in die Theorie des Jackknife, Bootstrap und anderer Resampling-Methoden, die in den letzten zwanzig Jahren entwickelt wurden. Es soll eine Anleitung zur Anwendung dieser Methoden bieten, die es angewandten Statistikern ermöglicht, sich bei der Anwendung auf ihre eigenen Forschungsdaten wohlzufühlen. Die Autoren haben Beispiele für die Anwendung dieser Methoden in verschiedenen Anwendungen sowohl im unabhängigen und identisch verteilten (iid) Fall als auch in komplizierteren Fällen mit nicht-iid Datensätzen aufgenommen. Es wird vorausgesetzt, dass die Leser über ein angemessenes Wissen in mathematischer Statistik verfügen, sodass dies eine geeignete Lektüre für Graduierte, Forscher und Praktiker darstellt, die eine umfassende Übersicht über dieses wichtige Gebiet der statistischen Theorie und Anwendung suchen.
Acquisto del libro
The jackknife and bootstrap, Jun Shao
- Lingua
- Pubblicato
- 1995
- product-detail.submit-box.info.binding
- (Copertina rigida)
Metodi di pagamento
Ancora nessuna valutazione.
- Titolo
- The jackknife and bootstrap
- Lingua
- Tedesco
- Autori
- Jun Shao
- Editore
- Springer
- Pubblicato
- 1995
- Formato
- Copertina rigida
- ISBN10
- 0387945156
- ISBN13
- 9780387945156
- Descrizione
- Das Jackknife und Bootstrap sind die beliebtesten Datenresampling-Methoden, die in der statistischen Analyse verwendet werden. Dieses Buch bietet eine systematische Einführung in die Theorie des Jackknife, Bootstrap und anderer Resampling-Methoden, die in den letzten zwanzig Jahren entwickelt wurden. Es soll eine Anleitung zur Anwendung dieser Methoden bieten, die es angewandten Statistikern ermöglicht, sich bei der Anwendung auf ihre eigenen Forschungsdaten wohlzufühlen. Die Autoren haben Beispiele für die Anwendung dieser Methoden in verschiedenen Anwendungen sowohl im unabhängigen und identisch verteilten (iid) Fall als auch in komplizierteren Fällen mit nicht-iid Datensätzen aufgenommen. Es wird vorausgesetzt, dass die Leser über ein angemessenes Wissen in mathematischer Statistik verfügen, sodass dies eine geeignete Lektüre für Graduierte, Forscher und Praktiker darstellt, die eine umfassende Übersicht über dieses wichtige Gebiet der statistischen Theorie und Anwendung suchen.