Approximation Theorems of Mathematical Statistics
Robert J. Serfling
ก.ย. 2009 · John Wiley & Sons
eBook
400
หน้า
reportคะแนนและรีวิวไม่ได้รับการตรวจสอบยืนยัน ดูข้อมูลเพิ่มเติม
เกี่ยวกับ eBook เล่มนี้
Approximation Theorems of Mathematical Statistics
This convenient paperback edition makes a seminal text in statistics accessible to a new generation of students and practitioners. Approximation Theorems of Mathematical Statistics covers a broad range of limit theorems useful in mathematical statistics, along with methods of proof and techniques of application. The manipulation of "probability" theorems to obtain "statistical" theorems is emphasized. Besides a knowledge of these basic statistical theorems, this lucid introduction to the subject imparts an appreciation of the instrumental role of probability theory.
The book makes accessible to students and practicing professionals in statistics, general mathematics, operations research, and engineering the essentials of:
* The tools and foundations that are basic to asymptotic theory in statistics
* The asymptotics of statistics computed from a sample, including transformations of vectors of more basic statistics, with emphasis on asymptotic distribution theory and strong convergence
* Important special classes of statistics, such as maximum likelihood estimates and other asymptotic efficient procedures; W. Hoeffding's U-statistics and R. von Mises's "differentiable statistical functions"
* Statistics obtained as solutions of equations ("M-estimates"), linear functions of order statistics ("L-statistics"), and rank statistics ("R-statistics")
* Use of influence curves
* Approaches toward asymptotic relative efficiency of statistical test procedures
This convenient paperback edition makes a seminal text in statistics accessible to a new generation of students and practitioners. Approximation Theorems of Mathematical Statistics covers a broad range of limit theorems useful in mathematical statistics, along with methods of proof and techniques of application. The manipulation of "probability" theorems to obtain "statistical" theorems is emphasized. Besides a knowledge of these basic statistical theorems, this lucid introduction to the subject imparts an appreciation of the instrumental role of probability theory.
The book makes accessible to students and practicing professionals in statistics, general mathematics, operations research, and engineering the essentials of:
* The tools and foundations that are basic to asymptotic theory in statistics
* The asymptotics of statistics computed from a sample, including transformations of vectors of more basic statistics, with emphasis on asymptotic distribution theory and strong convergence
* Important special classes of statistics, such as maximum likelihood estimates and other asymptotic efficient procedures; W. Hoeffding's U-statistics and R. von Mises's "differentiable statistical functions"
* Statistics obtained as solutions of equations ("M-estimates"), linear functions of order statistics ("L-statistics"), and rank statistics ("R-statistics")
* Use of influence curves
* Approaches toward asymptotic relative efficiency of statistical test procedures
เกี่ยวกับผู้แต่ง
ROBERT J. SERFLING, PhD, is a Professor at the Department of Mathematical Sciences at the University of Texas at Dallas.
ให้คะแนน eBook นี้
แสดงความเห็นของคุณให้เรารับรู้
ข้อมูลในการอ่าน
สมาร์ทโฟนและแท็บเล็ต
ติดตั้งแอป Google Play Books สำหรับ Android และ iPad/iPhone แอปจะซิงค์โดยอัตโนมัติกับบัญชีของคุณ และช่วยให้คุณอ่านแบบออนไลน์หรือออฟไลน์ได้ทุกที่
แล็ปท็อปและคอมพิวเตอร์
คุณฟังหนังสือเสียงที่ซื้อจาก Google Play โดยใช้เว็บเบราว์เซอร์ในคอมพิวเตอร์ได้
eReader และอุปกรณ์อื่นๆ
หากต้องการอ่านบนอุปกรณ์ e-ink เช่น Kobo eReader คุณจะต้องดาวน์โหลดและโอนไฟล์ไปยังอุปกรณ์ของคุณ โปรดทำตามวิธีการอย่างละเอียดในศูนย์ช่วยเหลือเพื่อโอนไฟล์ไปยัง eReader ที่รองรับ
