Introduction to Mathematical Statistics and Its Applications – Richard J. Larsen, Morris L. Marx – 5th Edition

Introduction to Mathematical Statistics and Its Applications

Por: / Morris L. Marx

  • ISBN-13: 9780321693945
  • Edición: 5ta Edición
  • Subtema: Estadística Matemática
  • Archivo: eBook
  • Idioma: eBook en Inglés

Descripción

Conocido por su integración de datos del mundo real y estudios de casos, este texto ofrece una sólida cobertura de los aspectos teóricos de la estadística matemática. Los autores demuestran cómo y cuándo usar métodos estadísticos, al tiempo que refuerzan el cálculo que los estudiantes han dominado en cursos anteriores. A lo largo de la Quinta Edición, los autores agregaron y actualizaron ejemplos y estudios de casos, al tiempo que refinaron las características existentes que muestran un camino claro de la teoría a la práctica.

Caracteristicas:

  • La revisión integrada del cálculo refuerza el conocimiento previo de los estudiantes al revisar el cálculo según sea necesario a lo largo de la presentación.
  • Las técnicas estadísticas estándar se presentan en un contexto matemático, lo que permite a los estudiantes ver las hipótesis subyacentes para las aplicaciones.
  • El tratamiento superior de los datos del mundo real utiliza estudios de casos y ejemplos prácticos y elaborados para motivar el razonamiento estadístico y demostrar la aplicación de métodos estadísticos a una amplia variedad de situaciones del mundo real.
  • Numerosos e interesantes ejercicios de tarea involucran al estudiante e iluminan los puntos principales del texto.
  • El estilo de escritura de los autores presenta conceptos y aplicaciones en una narrativa atractiva.
  • La buena cobertura de los aspectos teóricos de la estadística matemática explica cuidadosamente las matemáticas y el desarrollo de la teoría estadística.
  • Los prerrequisitos matemáticos accesibles median entre un libro de técnicas y un primer curso de posgrado en estadística matemática.
  1. Introduction
    1. An Overview
    2. Some Examples
    3. A Brief History
    4. A Chapter Summary
  2. Probability
    1. Sample Spaces and the Algebra of Sets
    2. The Probability Function
    3. Conditional Probability
    4. Independence
    5. Combinatorics
    6. Combinatorial Probability
    7. Taking a Second Look at Statistics (Monte Carlo Techniques)
  3. Random Variables
    1. Discrete Random Variables (Binomial, Hypergeometric, etc.)
    2. Continuous Random Variables
    3. Expected Values
    4. Variance
    5. Joint Densities
    6. Transforming and Combining Random Variables
    7. Further Properties of the Mean and Variance
    8. Order Statistics
    9. Conditional Densities
    10. Moment-Generating Functions
    11. Taking a Second Look at Statistics (Interpreting Means)
  4. Special Distributions
    1. Poisson Distribution
    2. Normal Distribution
    3. Geometric Distribution
    4. Negative Binomial Distribution
    5. Gamma Distribution
    6. Taking a Second Look at Statistics (Monte Carlo Simulations)
  5. Estimation
    1. Estimating Parameters: Method of Maximum Likelihood and Method of Moments
    2. Interval Estimation
    3. Properties of Estimators
    4. Minimum-Variance Estimators: Cramér-Rao Lower Bound
    5. Sufficient Estimators
    6. Consistency
    7. Bayesian Estimation
    8. Taking a Second Look at Statistics (Beyond Classical Estimation)
  6. Hypothesis Testing
    1. The Decision Rule
    2. Testing Binomial Data – H₀: p = p₀
    3. Type I and Type II Errors
    4. The Generalized Likelihood Ratio Test (GLRT)
    5. Taking a Second Look at Statistics (Statistical Significance vs. “Practical” Significance)
  7. Inferences Based on the Normal Distribution
    1. Inference about population mean μ
    2. Inference about variance σ²
    3. Noncentral t-distribution and calculation of Type II errors
    4. Taking a Second Look at Statistics (Power, Error Types)
  8. Types of Data: A Brief Overview
    1. Classifying Data
    2. Considerations on Validity of Samples / Data
  9. Two-Sample Inferences
    1. Testing equality of means (equal variances / unequal variances – Welch’s approximation)
    2. Testing equality of variances (F test)
    3. Testing proportions between two populations
    4. Confidence intervals for two-sample problems
  10. Goodness-of-Fit Tests
    1. Multinomial Distribution
    2. Chi-square Goodness-of-Fit (parameters known vs unknown)
    3. Contingency Tables
    4. Outliers and Data Quality Considerations
  11. Regression
    1. Method of Least Squares (Simple Linear Regression)
    2. Linear Model
    3. Covariance and Correlation
    4. Bivariate Normal Distribution
    5. Cautions on Interpreting Sample Correlation Coefficient
  12. The Analysis of Variance (ANOVA)
    1. The F Test
    2. Multiple Comparisons: Tukey’s Method
    3. Testing Sub-hypotheses with Contrasts
    4. Data Transformations
    5. Discussion on Contributions de Fisher y contexto histórico
  13. Randomized Block Designs
    1. F Test for Randomized Block Design
    2. Paired t Test
    3. Considerations: cuándo conviene usar bloqueos vs muestras independientes
  14. Nonparametric Statistics
    1. Sign Test
    2. Wilcoxon Tests
    3. Kruskal–Wallis Test
    4. Friedman Test
    5. Tests for Randomness
    6. Comparison between Parametric and Nonparametric Procedures
  15. Appendices (Statistical Tables, Supplementary material), Bibliography, Index

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  • Título: Introduction to Mathematical Statistics and Its Applications
  • Autor/es:
  • Edición: 5ta Edición
  • Año de publicación: 2011
  • Tipo de archivo: eBook
  • Idioma: eBook en Inglés
  • ISBN-10: 321693949
  • ISBN-13: 9780321693945
  • Subtema: Estadística Matemática

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