ترجمه فارسی توضیحات (ترجمه ماشینی)
احتمال و استنتاج آماری
قیمت بسیار رقابتی در مقایسه با سایر کتاب های درسی در این سطح! این کتاب درسی بهخوبی سازماندهی شده، نظریه دقیق احتمالات و استنتاج آماری را در سبک آموزشی، با استفاده از مثالهای کار شده، تمرینها، شکلها و جداول متعدد و شبیهسازیهای کامپیوتری برای توسعه و تشریح مفاهیم نشان میدهد. با مقدمهای بر ایدهها و تکنیکهای اساسی در تئوری احتمال و پیشرفت به موضوعات دقیقتر، احتمال و استنتاج آماری
تغییر هلمرت را برای توزیعهای عادی و زمان انتظار بین شکستها برای توزیعهای نمایی را مطالعه میکند
مفاهیم همگرایی در احتمال و توزیع را توسعه می دهد
قضیه حد مرکزی (CLT) را برای واریانس نمونه در کانون توجه قرار می دهد
توزیع های نمونه گیری و بسط های کورنیش-فیشر را معرفی می کند
بر مبانی کفایت، اطلاعات، کامل بودن و همبستگی تمرکز دارد
قضیه باسو و همچنین مکان، مقیاس و خانواده های مقیاس مکان توزیع ها را توضیح می دهد.
برآورندگان لحظه ای، حداکثر احتمال را پوشش می دهد. برآوردگرها (MLE)، Rao-Blackwellization، و نابرابری Cramér-Rao
به طور یکنواخت حداقل واریانس برآوردگرهای بی طرفانه (UMVUE) را مورد بحث قرار می دهد و قضایای Lehmann-Scheffé
بر روی نیمن- نخود تمرکز می کند. نظریه rson قوی ترین (MP) و یکنواخت ترین (UMP) آزمون های فرضیه ها و همچنین فواصل اطمینان
شامل آزمون های نسبت درستنمایی (LR) برای میانگین، واریانس و ضریب همبستگی
li>
روش های بیزی را خلاصه می کند
ویژگی نسبت درستنمایی یکنواخت (MLR) را توصیف می کند
تحولات تثبیت کننده واریانس را کنترل می کند
زمینه ای تاریخی برای آمار و آمار ارائه می کند. اکتشافات
آماردانان بزرگ را از طریق یادداشت های بیوگرافی به نمایش می گذارد. با استفاده از بیش از 1400 معادله برای تقویت موضوع خود، احتمالات و استنتاج آماری متنی پیشگامانه برای دوره های کارشناسی ارشد سال اول و دوره های بالاتر در زمینه احتمال و استنتاج آماری است که دارای یک پیش نیاز حساب دیفرانسیل و انتگرال و همچنین یک متن تکمیلی برای کلاس های استنتاج آماری پیشرفته یا تئوری تصمیم را تکمیل کرد.
Probability and Statistical Inference
Priced very competitively compared with other textbooks at this level! This gracefully organized textbook reveals the rigorous theory of probability and statistical inference in the style of a tutorial, using worked examples, exercises, numerous figures and tables, and computer simulations to develop and illustrate concepts. Beginning with an introduction to the basic ideas and techniques in probability theory and progressing to more rigorous topics, Probability and Statistical Inference
studies the Helmert transformation for normal distributions and the waiting time between failures for exponential distributions
develops notions of convergence in probability and distribution
spotlights the central limit theorem (CLT) for the sample variance
introduces sampling distributions and the Cornish-Fisher expansions
concentrates on the fundamentals of sufficiency, information, completeness, and ancillarity
explains Basu’s Theorem as well as location, scale, and location-scale families of distributions
covers moment estimators, maximum likelihood estimators (MLE), Rao-Blackwellization, and the Cramér-Rao inequality
discusses uniformly minimum variance unbiased estimators (UMVUE) and Lehmann-Scheffé Theorems
focuses on the Neyman-Pearson theory of most powerful (MP) and uniformly most powerful (UMP) tests of hypotheses, as well as confidence intervals
includes the likelihood ratio (LR) tests for the mean, variance, and correlation coefficient
summarizes Bayesian methods
describes the monotone likelihood ratio (MLR) property
handles variance stabilizing transformations
provides a historical context for statistics and statistical discoveries
showcases great statisticians through biographical notes Employing over 1400 equations to reinforce its subject matter, Probability and Statistical Inference is a groundbreaking text for first-year graduate and upper-level undergraduate courses in probability and statistical inference who have completed a calculus prerequisite, as well as a supplemental text for classes in Advanced Statistical Inference or Decision Theory.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.