In Spring 2010 I used this book to teach a calculus-based undergraduate course in statistics and probability at Metropolitan State University in Saint Paul. I covered chapters 1, 2, 3, 4, 6, 7, 12 and 13. In short, I cannot recommend the book. Explanations are often verbose and hard to follow, the
Mathematical Statistics with Applications
✍ Scribed by Kandethody M.Ramachandran, Chris P.Tsokos
- Publisher
- Academic Press
- Year
- 2009
- Tongue
- English
- Leaves
- 849
- Category
- Library
No coin nor oath required. For personal study only.
✦ Synopsis
архив содержит информацию для восстановления.Многие студенты, которые преуспевают в изучении курсов математики, обнаруживают трудности в понимании концепций статистики. Математическая статистика с приложениями уникальна в этом, она представляет материал с четкими пошаговыми процедурами для решения реальных задач. Это помогает студентам подходить к решению задач статистики логическим способом.Этот учебник предоставляет расчеты на основе статистики и вводит студентов в методы теоретической статистики и её приложений. Это не предполагает предварительного знания статистики или вероятностной теории, но требует владения методами расчетов. Большинство книг на этом уровне написано с доскональным освещением вопросов, связанных с вероятностью. Это создает трудности для специалистов из различных дисциплин, не являющихся профессионалом в статистике, но которые хотят получить понимание в математической статистике и её приложениях. Авторы вводят читателя в фундаментальные понятия статистики с сопутствующими теоретическими объяснениями. Поскольку статистика -- в основном междисциплинарный прикладной предмет, приведено множество прикладных примеров и соответствующих упражнений из различных областей. Many students who do well in mathematics courses find it difficult to understand the concept of statistics. Mathematical Statistics and Its Applications is unique in that it presents the material with well-defined step by step procedures to solve real problems. This helps the students to approach problem solving in statistics in a logical manner.This textbook provides a calculus based coverage of statistics and introduces students to methods of theoretrical statistics and their applications. It assumes no prior knowledge of statistics or probability theory but does require calculus. Most books at this level are written with eleaborate coverage of probability. This creates a problem for non statistics majors from various diciplines, who want to obtain a sound background in mathematical statstics and applications. The authors introduce the basic concepts of statistics with sound theoretical explanations. As statistics is basically an interdisciplinary applied subject, many applied examples and relevant exercises from different areas. The book introduces many modern statistical computational and simulation concepts that are not covered in other texts; such as the Jackknife, bootstrap methods, the EM algorithms, and Markov chain Monte Carlo methods such as the Metropolis algorithm, Metropolis-Hastings algorthm and the Gibbs sampler. ? Step-by-step procedure to solve real problems, making the topic more accessible? Exercises blend theory and modern applications? Practical, real-world chapter projects ? Provides an optional section in each chapter on using Minitab, SPSS and SAS commands? Student solutions manual, instructors manual and data disk available
📜 SIMILAR VOLUMES
In their bestselling MATHEMATICAL STATISTICS WITH APPLICATIONS, premiere authors Dennis Wackerly, William Mendenhall, and Richard L. Scheaffer present a solid foundation in statistical theory while conveying the relevance and importance of the theory in solving practical problems in the real world.
Ch. 1. Descriptive Statistics -- Ch. 2. Basic Concepts from Probability Theory -- Ch. 3. Additional Topics in Probability -- Ch. 4. Sampling Distribution -- Ch. 5. Point Estimation -- Ch. 6. Interval Estimation -- Ch. 7. Hypothesis Testing -- Ch. 8. Linear Regression Models -- Ch. 9. Design of Exper