• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

  • In All Likelihood: Statistical Modelling and Inference Using Likelihood

    In All Likelihood by Pawitan, Yudi;

    Statistical Modelling and Inference Using Likelihood

      • 10% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár GBP 140.00
      • Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

        66 885 Ft (63 700 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 10% (cc. 6 689 Ft off)
      • Kedvezményes ár 60 197 Ft (57 330 Ft + 5% áfa)

    66 885 Ft

    db

    Beszerezhetőség

    Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.

    Why don't you give exact delivery time?

    A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.

    A termék adatai:

    • Kiadó OUP Oxford
    • Megjelenés dátuma 2001. június 21.

    • ISBN 9780198507659
    • Kötéstípus Keménykötés
    • Terjedelem544 oldal
    • Méret 238x161x34 mm
    • Súly 944 g
    • Nyelv angol
    • Illusztrációk numerous figures
    • 0

    Kategóriák

    Rövid leírás:

    This book introduces likelihood as an unifying concept in statistical modelling and inference. The complete range of concepts and applications are covered, from very simple to very complex studies. The approach is largely informal, relying on realistic examples, and presents the main results using heuristic rather than formal mathematical arguments.

    Több

    Hosszú leírás:

    Based on a course in the theory of statistics this text concentrates on what can be achieved using the likelihood/Fisherian method of taking account of uncertainty when studying a statistical problem. It takes the concept ot the likelihood as providing the best methods for unifying the demands of statistical modelling and the theory of inference. Every likelihood concept is illustrated by realistic examples, which are not compromised by computational problems. Examples range from a simile comparison of two accident rates, to complex studies that require generalised linear or semiparametric modelling.

    The emphasis is that the likelihood is not simply a device to produce an estimate, but an important tool for modelling. The book generally takes an informal approach, where most important results are established using heuristic arguments and motivated with realistic examples. With the currently available computing power, examples are not contrived to allow a closed analytical solution, and the book can concentrate on the statistical aspects of the data modelling. In addition to classical likelihood theory, the book covers many modern topics such as generalized linear models and mixed models, non parametric smoothing, robustness, the EM algorithm and empirical likelihood.

    This is a splendid book with its contents thoroughly covering all likelihood ... Statements are firm, and explanations are full and clear. This book may be used as a reference work. It is strongly recommended as an academic library volume, and individually for statistics lecturers, advanced students, and researchers.

    Több

    Tartalomjegyzék:

    Introduction
    Elements of likelihood inference
    More properties of the likelihood
    Basic models and simple applications
    Frequentist properties
    Modelling relationships: regression models
    Evidence and the likelihood principle
    Score function and Fisher information
    Large Sample Results
    Dealing with nuisance parameters
    Complex data structure
    EM Algorithm
    Robustness of likelihood specification
    Estimating equation and quasi-likelihood
    Empirical likelihood
    Likelihood of random parameters
    Random and mixed effects models
    Nonparametric smoothing

    Több
    0