Statistical Theory and Inference

· Springer
E-bok
434
Sider

Om denne e-boken

This text is for a one semester graduate course in statistical theory and covers minimal and complete sufficient statistics, maximum likelihood estimators, method of moments, bias and mean square error, uniform minimum variance estimators and the Cramer-Rao lower bound, an introduction to large sample theory, likelihood ratio tests and uniformly most powerful tests and the Neyman Pearson Lemma. A major goal of this text is to make these topics much more accessible to students by using the theory of exponential families.

Exponential families, indicator functions and the support of the distribution are used throughout the text to simplify the theory. More than 50 ``brand name" distributions are used to illustrate the theory with many examples of exponential families, maximum likelihood estimators and uniformly minimum variance unbiased estimators. There are many homework problems with over 30 pages of solutions.

Om forfatteren

David Olive is an Associate Professor in the Department of Mathematics at Southern Illinois University.

Vurder denne e-boken

Fortell oss hva du mener.

Hvordan lese innhold

Smarttelefoner og nettbrett
Installer Google Play Bøker-appen for Android og iPad/iPhone. Den synkroniseres automatisk med kontoen din og lar deg lese både med og uten nett – uansett hvor du er.
Datamaskiner
Du kan lytte til lydbøker du har kjøpt på Google Play, i nettleseren på datamaskinen din.
Lesebrett og andre enheter
For å lese på lesebrett som Kobo eReader må du laste ned en fil og overføre den til enheten din. Følg den detaljerte veiledningen i brukerstøtten for å overføre filene til støttede lesebrett.