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Probability and Statistics por Morris H.…
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Probability and Statistics (edição 2001)

por Morris H. DeGroot (Autor)

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1461141,769 (3.86)Nenhum(a)
The revision of this well-respected text presents a balanced approach of the classical and Bayesian methods and now includes a new chapter on simulation (including Markov chain Monte Carlo and the Bootstrap), expanded coverage of residual analysis in linear models, and more examples using real data. Probability & Statisticswas written for a one or two semester probability and statistics course offered primarily at four-year institutions and taken mostly by sophomore and junior level students, majoring in mathematics or statistics. Calculus is a prerequisite, and a familiarity with the concepts and elementary properties of vectors and matrices is a plus.   Introduction to Probability; Conditional Probability; Random Variables and Distribution; Expectation; Special Distributions; Estimation; Sampling Distributions of Estimators; Testing Hypotheses; Categorical Data and Nonparametric Methods; Linear Statistical Models; Simulation   For all readers interested in probability and statistics.… (mais)
Membro:William_Wright
Título:Probability and Statistics
Autores:Morris H. DeGroot (Autor)
Informação:Pearson (2001), Edition: 3, 816 pages
Colecções:A sua biblioteca
Avaliação:
Etiquetas:Nenhum(a)

Pormenores da obra

Probability and Statistics por Morris H. DeGroot

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  pszolovits | Feb 3, 2021 |
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Nome do autorPapelTipo de autorObra?Estado
Morris H. DeGrootautor principaltodas as ediçõescalculated
Schervish, Mark J.autor principaltodas as ediçõesconfirmado
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Título canónico
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Filmes relacionados
Prémios e menções honrosas
Epígrafe
Dedicatória
Primeiras palavras
Citações
Últimas palavras
Nota de desambiguação
Editores da Editora
Autores de citações elogiosas (normalmente na contracapa do livro)
Língua original
DDC/MDS canónico

Referências a esta obra em recursos externos.

Wikipédia em inglês (3)

The revision of this well-respected text presents a balanced approach of the classical and Bayesian methods and now includes a new chapter on simulation (including Markov chain Monte Carlo and the Bootstrap), expanded coverage of residual analysis in linear models, and more examples using real data. Probability & Statisticswas written for a one or two semester probability and statistics course offered primarily at four-year institutions and taken mostly by sophomore and junior level students, majoring in mathematics or statistics. Calculus is a prerequisite, and a familiarity with the concepts and elementary properties of vectors and matrices is a plus.   Introduction to Probability; Conditional Probability; Random Variables and Distribution; Expectation; Special Distributions; Estimation; Sampling Distributions of Estimators; Testing Hypotheses; Categorical Data and Nonparametric Methods; Linear Statistical Models; Simulation   For all readers interested in probability and statistics.

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