The Conway–Maxwell–Poisson Distribution

· Institute of Mathematical Statistics Monographs पुस्तक 8 · Cambridge University Press
ई-पुस्तक
330
पेज

या ई-पुस्तकाविषयी

While the Poisson distribution is a classical statistical model for count data, the distributional model hinges on the constraining property that its mean equal its variance. This text instead introduces the Conway-Maxwell-Poisson distribution and motivates its use in developing flexible statistical methods based on its distributional form. This two-parameter model not only contains the Poisson distribution as a special case but, in its ability to account for data over- or under-dispersion, encompasses both the geometric and Bernoulli distributions. The resulting statistical methods serve in a multitude of ways, from an exploratory data analysis tool, to a flexible modeling impetus for varied statistical methods involving count data. The first comprehensive reference on the subject, this text contains numerous illustrative examples demonstrating R code and output. It is essential reading for academics in statistics and data science, as well as quantitative researchers and data analysts in economics, biostatistics and other applied disciplines.

लेखकाविषयी

Kimberly F. Sellers is Professor in the Department of Mathematics and Statistics at Georgetown University, and a Principal Researcher with the Center for Statistical Research and Methodology at the US Census Bureau in Washington, DC. She is a Fellow of the American Statistical Association and an Elected Member of the International Statistical Institute.

या ई-पुस्तकला रेटिंग द्या

तुम्हाला काय वाटते ते आम्हाला सांगा.

वाचन माहिती

स्मार्टफोन आणि टॅबलेट
Android आणि iPad/iPhone साठी Google Play बुक अ‍ॅप इंस्‍टॉल करा. हे तुमच्‍या खात्‍याने आपोआप सिंक होते आणि तुम्‍ही जेथे कुठे असाल तेथून तुम्‍हाला ऑनलाइन किंवा ऑफलाइन वाचण्‍याची अनुमती देते.
लॅपटॉप आणि कॉंप्युटर
तुम्ही तुमच्या काँप्युटरचा वेब ब्राउझर वापरून Google Play वर खरेदी केलेली ऑडिओबुक ऐकू शकता.
ईवाचक आणि इतर डिव्हाइसेस
Kobo eReaders सारख्या ई-इंक डिव्‍हाइसवर वाचण्‍यासाठी, तुम्ही एखादी फाइल डाउनलोड करून ती तुमच्‍या डिव्‍हाइसवर ट्रान्सफर करणे आवश्यक आहे. सपोर्ट असलेल्या eReaders वर फाइल ट्रान्सफर करण्यासाठी, मदत केंद्र मधील तपशीलवार सूचना फॉलो करा.