INNE EBOOKI AUTORA
Koszyk
Statistics
Autor:
Format:
ibuk
Statystka jest gałęzią matematyki stosowaną do analizy i interpretacji tego co obserwujemy i mierzymy w celu nadania sensu obserwacjom i pomiarom, które są numeryczne i nazywane danymi.
Książka ta zajmuje się wnioskowaniem statystycznym i zawiera podstawowe elementy statystyki opisowej. Przedstawia fundamentalne pojęcia, narzędzia, idee i twierdzenia, które są niezbędne w badaniach statystycznych i tworzą podstawy statystycznego wnioskowania. Opisuje teorię i konstrukcje estymatorów i statystyk z wykorzystaniem ich w estymacji punktowej, estymacji przedziałowej i testach statystycznych. Wprowadza i analizuje podstawowe testy parametryczne i nieparametryczne. Książka zawiera wiele przykładów i zadań ukierunkowanych na zjawiska i problemy ekonomiczne i jest przeznaczona dla studentów ekonomii, nauczycieli akademickich i dla każdego z zamiłowaniem do modelowania zjawisk losowych. Tak więc przeczytaj uważnie tę książkę i przyjmij lub odrzuć hipotezę postawioną przez Marka Twaina: ,,Są kłamstwa, wielkie kłamstwa i statystyka’’.
| Rok wydania | 2014 |
|---|---|
| Liczba stron | 96 |
| Kategoria | Inne |
| Wydawca | Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu |
| ISBN-13 | 978-83-7695-355-7 |
| Numer wydania | 1 |
| Język publikacji | angielski |
| Informacja o sprzedawcy | ePWN sp. z o.o. |
POLECAMY
Ciekawe propozycje
Spis treści
| 1. Basic distributions 9 | |
| 1.1 Discrete random variables | 9 |
| 1.2 Continuous random variables | 12 |
| 1.2.1 Normal distribution | 14 |
| 1.2.2 Log-normal distribution | 17 |
| 1.2.3 Chi-square distribution | 17 |
| 1.2.4 Student distribution | 18 |
| 1.3 Distribution of the sum of independent normal random variables | 19 |
| 1.4 Exercises | 20 |
| 2. Basic notions of statistics 23 | |
| 2.1 Definitions and examples | 23 |
| 2.2 Exercises | 28 |
| 3. Chebyshev's inequality and the law of large numbers 32 | |
| 3.1 Chebyshev's inequality | 32 |
| 3.2 The law of large numbers | 34 |
| 3.3 Exercises | 35 |
| 4. Central limit theorem 38 | |
| 4.1 Exercises | 40 |
| 5. Parameter estimation 42 | |
| 5.1 Point estimation | 42 |
| 5.2 Constructions of estimators | 46 |
| 5.2.1 Method of moments | 47 |
| 5.2.2 Method of maximum likelihood | 48 |
| 5.3 Exercises | 50 |
| 5.4 Interval estimation | 52 |
| 5.5 Exercises | 56 |
| 6. Hypothesis testing 58 | |
| 6.1 Testing mean | 60 |
| 6.2 Exercises | 62 |
| 6.3 Testing variance | 64 |
| 6.4 Exercises | 66 |
| 6.5 Testing two means | 67 |
| 6.6 Testing two variances | 70 |
| 6.7 Exercises | 72 |
| 6.8 Testing non-parametric hypotheses | 73 |
| 6.8.1 The chi-square goodness of fit test | 73 |
| 6.8.2 The Kolmogorov goodness of fit test | 76 |
| 6.9 Testing independence | 77 |
| 6.10 Exercises | 79 |
Wypożyczaj w abonamencie!
Już od 2,66 zł za ebooka
