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Modern Mathematical Statistics With Applications [양장]

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    목차

    Overview And Descriptive Statistics
    Introduction
    Populations, Samples, and Processes
    Pictorial and Tabular Methods in Descriptive Statistics
    Measures of Location
    Measures of Variability
    Probability
    Introduction
    Sample Spaces and Events
    Axioms, Interpretations, and Properties of Probability
    Counting Techniques
    Conditional Probability
    Independence
    Discrete Random Variables And Probability Distributions
    Introduction
    Random Variables
    Probability Distributions for Discrete Random Variables
    Expected Values of Discrete Random Variables
    Moments and Moment Generating Functions
    The Binomial Probability Distribution
    The Hypergeometric and Negative Binomial Distributions
    The Poisson Probability Distribution
    Continuous Random Variables And Probability Distributions
    Introduction
    Probability Density Functions and Cumulative Distribution Functions
    Expected Values and Moment Generating Functions
    The Normal Distribution
    The Gamma Distribution and Its Relatives
    Other Continuous Distributions
    Probability Plots
    Transformations of a Random Variable
    Joint Probability Distributions
    Introduction
    Jointly Distributed Random Variables
    Expected Values, Covariance, and Correlation
    Conditional Distributions
    Transformations of Random Variables
    Order Statistics
    Statistics And Sampling Distributions
    Introduction
    Statistics and Their Distributions
    The Distribution of the Sample Mean
    The Distribution of a Linear Combination
    Distributions Based on a Normal Random Sample
    Appendix
    Point Estimation
    Introduction
    Some General Concepts of Point Estimation
    Methods of Point Estimation
    Sufficiency
    Information and Efficiency
    Statistical Intervals Based On A Single Sample
    Introduction
    Basic Properties of Confidence Intervals
    Large-Sample Confidence Intervals for a Population Mean and Proportion
    Intervals Based on a Normal Population Distribution
    Confidence Intervals for the Variance and Standard Deviation of a Normal Population
    Bootstrap Confidence Intervals
    Tests Of Hypotheses Based On A Single Sample
    Introduction
    Hypotheses and Test Procedures
    Tests About a Population Mean
    Tests Concerning a Population Proportion
    P-Values
    Some Comments on Selecting a Test Procedure
    Inferences Based On Two Samples
    Introduction
    z Tests and Confidence Intervals for a Difference between Two Population Means
    The Two-Sample t Test and Confidence Interval
    Analysis of Paired Data
    Inferences about Two Population Proportions
    Inferences about Two Population Variances
    Comparisons Using the Bootstrap and Permutation Methods
    The Analysis Of Variance
    Introduction
    Single-Factor ANOVA
    Multiple Comparisons in ANOVA
    More on Single-Factor ANOVA
    Two-Factor ANOVA with Kij =
    Two-Factor ANOVA with Kij >
    Regression And Correlation
    Introduction
    The Simple Linear and Logistic Regression Models
    Estimating Model Parameters
    Inferences about the Regression Coefficient ?-1? ?n Inferences Concerning ?Y?x*?n and the Prediction of Future Y Values
    Correlation
    Aptness of the Model and Model Checking
    Multiple Regression Analysis
    Regression with Matrices
    Goodness-Of-Fit Tests And Categorical Data Analysis
    Introduction
    Goodness-of-Fit Tests When Category Probabilities Are Completely Specified
    Goodness-of-Fit Tests for Composite Hypotheses
    Two-Way Contingency Tables
    Alternative Approaches To Inference
    Introduction
    The Wilcoxon Signed-Rank Test
    The Wilcoxon Rank-Sum Test
    Distribution-Free Confidence Intervals
    Bayesian Methods
    Sequential Methods
    Table of Contents provided by Publisher. All Rights Reserved.

    책소개

    Many mathematical statistics texts are heavily oriented toward a rigorous mathematical development of probability and statistics, without emphasizing contemporary statistical practice. MODERN MATHEMATICAL STATISTICS WITH APPLICATIONS strikes a balance between mathematical foundations and statistical practice. Accomplished authors Jay Devore and Ken Berk first engage students with real-life problems and scenarios and then provide them with both foundational context and theory. This book follows the spirit of the Committee on the Undergraduate Program in Mathematics (CUPM) recommendation that every math student should study statistics and probability with an emphasis on data analysis.

    저자소개

    Devore, Jay L./ Berk, Kenneth N. [저] 신작알림 SMS신청
    생년월일 -

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