In All Likelihood
Statistical Modelling and Inference Using Likelihood
Sorozatcím: Oxford Statistical Science Series;
-
10% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár GBP 45.00
-
21 498 Ft (20 475 Ft + 5% áfa)
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.
- Kedvezmény(ek) 10% (cc. 2 150 Ft off)
- Kedvezményes ár 19 349 Ft (18 428 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
21 498 Ft
Beszerezhetőség
Még nem jelent meg, de rendelhető. A megjelenéstől számított néhány héten belül megérkezik.
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:
- Kiadás sorszáma 2
- Kiadó OUP Oxford
- Megjelenés dátuma 2026. március 31.
- ISBN 9780198950936
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem576 oldal
- Méret 234x156 mm
- Nyelv angol
- Illusztrációk 30 b/w figures 700
Kategóriák
Rövid leírás:
In All Likelihood introduces the concept of likelihood as a powerful and unifying framework for statistical analysis. Aimed at making complex ideas accessible, it shows how likelihood helps in understanding and solving a wide range of real-world problems.
TöbbHosszú leírás:
This new, updated second edition of In All Likelihood explores the central role of likelihood in a wide spectrum of statistical problems, ranging from simple comparisons-such as evaluating accident rates between two groups-to sophisticated analyses involving generalized linear models and semiparametric methods. Rather than treating likelihood merely as a tool for point estimation, the book highlights its broader value as a foundational framework for constructing, understanding and computational implementation of statistical models. It emphasizes how likelihood perspectives inform model development, assessment, and inference in a cohesive and intuitive way.
While grounded in essential mathematical theory, the book adopts an informal and accessible approach, using heuristic reasoning and illustrative, realistic examples to convey key ideas. It avoids overly contrived problems that yield to theoretically clean and closed-form solutions, instead embracing more realistic and complex real-world data analysis made tractable by modern computing resources. This perspective helps focus attention on the statistical reasoning behind model choice and interpretation.
The text also integrates a wide range of modern topics that extend classical likelihood theory, including generalized and hierarchical generalized linear models, nonparametric smoothing techniques, robust methods, the EM algorithm, and empirical likelihood. Suitable for students, researchers, and practitioners, this book provides both foundational insights and contemporary perspectives on likelihood-based statistical modelling.
9780199671229
Tartalomjegyzék:
Introduction
Elements of likelihood in inference
More properties of 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 structures
EM Algorithm
Robustness of likelihood specification
Estimating equations and quasi-likelihood
Empirical likelihood
Likelihood of random parameters
Random and mixed effects models
Nonparametric smoothing
Bibliography
Index
