ഈ ഇ-ബുക്കിനെക്കുറിച്ച്
In fields such as biology, medical sciences, sociology, and economics researchers often face the situation where the number of available observations, or the amount of available information, is sufficiently small that approximations based on the normal distribution may be unreliable. Theoretical work over the last quarter-century has led to new likelihood-based methods that lead to very accurate approximations in finite samples, but this work has had limited impact on statistical practice. This book illustrates by means of realistic examples and case studies how to use the new theory, and investigates how and when it makes a difference to the resulting inference. The treatment is oriented towards practice and comes with code in the R language (available from the web) which enables the methods to be applied in a range of situations of interest to practitioners. The analysis includes some comparisons of higher order likelihood inference with bootstrap or Bayesian methods.
രചയിതാവിനെ കുറിച്ച്
Alessandra Brazzale is a Researcher in Statistics at the Institute of Biomedical Engineering, Italian National Research Council, Padova.
Anthony Davison is a Professor of Statistics at the Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne.
Nancy Reid is a University Professor of Statistics at the University of Toronto.
ഈ ഇ-ബുക്ക് റേറ്റ് ചെയ്യുക
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായം ഞങ്ങളെ അറിയിക്കുക.
വായനാ വിവരങ്ങൾ
സ്‌മാർട്ട്ഫോണുകളും ടാബ്‌ലെറ്റുകളും
Android, iPad/iPhone എന്നിവയ്ക്കായി Google Play ബുക്‌സ് ആപ്പ് ഇൻസ്‌റ്റാൾ ചെയ്യുക. ഇത് നിങ്ങളുടെ അക്കൗണ്ടുമായി സ്വയമേവ സമന്വയിപ്പിക്കപ്പെടുകയും, എവിടെ ആയിരുന്നാലും ഓൺലൈനിൽ അല്ലെങ്കിൽ ഓഫ്‌ലൈനിൽ വായിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ലാപ്ടോപ്പുകളും കമ്പ്യൂട്ടറുകളും
Google Play-യിൽ നിന്ന് വാങ്ങിയിട്ടുള്ള ഓഡിയോ ബുക്കുകൾ കമ്പ്യൂട്ടറിന്‍റെ വെബ് ബ്രൗസർ ഉപയോഗിച്ചുകൊണ്ട് വായിക്കാവുന്നതാണ്.
ഇ-റീഡറുകളും മറ്റ് ഉപകരണങ്ങളും
Kobo ഇ-റീഡറുകൾ പോലുള്ള ഇ-ഇങ്ക് ഉപകരണങ്ങളിൽ വായിക്കാൻ ഒരു ഫയൽ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്ത് അത് നിങ്ങളുടെ ഉപകരണത്തിലേക്ക് കൈമാറേണ്ടതുണ്ട്. പിന്തുണയുള്ള ഇ-റീഡറുകളിലേക്ക് ഫയലുകൾ കൈമാറാൻ, സഹായ കേന്ദ്രത്തിലുള്ള വിശദമായ നിർദ്ദേശങ്ങൾ ഫോളോ ചെയ്യുക.
