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Mathematische Statistik mit Anwendungen
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Mathematische Statistik mit Anwendungen
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Mathematische Statistik mit Anwendungen

by Dennis D. Wackerly William Mendenhall... | PB | Good
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    eBay-Artikelnr.:193649314243
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    Artikelmerkmale

    Artikelzustand
    Gut
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    Hinweise des Verkäufers
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    Binding
    Paperback
    Publication Year
    2008
    Book Title
    Mathematical Statistics with Applications
    Weight
    2 lbs
    Product Group
    Book
    IsTextBook
    No
    ISBN
    9780495385080
    Kategorie

    Über dieses Produkt

    Product Identifiers

    Publisher
    Brooks/Cole
    ISBN-10
    0495385085
    ISBN-13
    9780495385080
    eBay Product ID (ePID)
    219665439

    Product Key Features

    Number of Pages
    936 Pages
    Publication Name
    Mathematical Statistics with Applications, International Edition
    Language
    English
    Subject
    Probability & Statistics / General
    Features
    Revised
    Type
    Textbook
    Subject Area
    Mathematics
    Author
    Dennis Wackerly, Richard Scheaffer, William Mendenhall
    Format
    Trade Paperback

    Dimensions

    Item Height
    9.2 in
    Item Weight
    50.4 Oz
    Item Length
    1.5 in
    Item Width
    7.4 in

    Additional Product Features

    Edition Number
    7
    Dewey Edition
    19
    Illustrated
    Yes
    Dewey Decimal
    519.5
    Edition Description
    Revised edition
    Table Of Content
    1. What Is Statistics?Introduction. Characterizing a Set of Measurements: Graphical Methods. Characterizing a Set of Measurements: Numerical Methods. How Inferences Are Made. Theory and Reality. Summary. 2. Probability. Introduction. Probability and Inference. A Review of Set Notation. A Probabilistic Model for an Experiment: The Discrete Case. Calculating the Probability of an Event: The Sample-Point Method. Tools for Counting Sample Points. Conditional Probability and the Independence of Events. Two Laws of Probability. Calculating the Probability of an Event: The Event-Composition Methods. The Law of Total Probability and Bayes''''s Rule. Numerical Events and Random Variables. Random Sampling. Summary. 3. Discrete Random Variables and Their Probability Distributions. Basic Definition. The Probability Distribution for Discrete Random Variable. The Expected Value of Random Variable or a Function of Random Variable. The Binomial Probability Distribution. The Geometric Probability Distribution. The Negative Binomial Probability Distribution (Optional). The Hypergeometric Probability Distribution. Moments and Moment-Generating Functions. Probability-Generating Functions (Optional). Tchebysheff''''s Theorem. Summary. 4. Continuous Random Variables and Their Probability Distributions. Introduction. The Probability Distribution for Continuous Random Variable. The Expected Value for Continuous Random Variable. The Uniform Probability Distribution. The Normal Probability Distribution. The Gamma Probability Distribution. The Beta Probability Distribution. Some General Comments. Other Expected Values. Tchebysheff''''s Theorem. Expectations of Discontinuous Functions and Mixed Probability Distributions (Optional). Summary. 5. Multivariate Probability Distributions. Introduction. Bivariate and Multivariate Probability Distributions. Independent Random Variables. The Expected Value of a Function of Random Variables. Special Theorems. The Covariance of Two Random Variables. The Expected Value and Variance of Linear Functions of Random Variables. The Multinomial Probability Distribution. The Bivariate Normal Distribution (Optional). Conditional Expectations. Summary. 6. Functions of Random Variables. Introductions. Finding the Probability Distribution of a Function of Random Variables. The Method of Distribution Functions. The Methods of Transformations. Multivariable Transformations Using Jacobians. Order Statistics. Summary. 7. Sampling Distributions and the Central Limit Theorem. Introduction. Sampling Distributions Related to the Normal Distribution. The Central Limit Theorem. A Proof of the Central Limit Theorem (Optional). The Normal Approximation to the Binomial Distributions. Summary. 8. Estimation. Introduction. The Bias and Mean Square Error of Point Estimators. Some Common Unbiased Point Estimators. Evaluating the Goodness of Point Estimator. Confidence Intervals. Large-Sample Confidence Intervals Selecting the Sample Size. Small-Sample Confidence Intervals for u and u1-u2. Confidence Intervals for o2. Summary. 9. Properties of Point Estimators and Methods of Estimation. Introduction. Relative Efficiency. Consistency. Sufficiency. The Rao-Blackwell Theorem and Minimum-Variance Unbiased Estimation. The Method of Moments. The Method of Maximum Likelihood. Some Large-Sample Properties of MLEs (Optional). Summary. 10. Hypothesis Testing. Introduction. Elements of a Statistical Test. Common Large-Sample Tests. Calculating Type II Error Probabilities and Finding the Sample Size for the Z Test. Relationships Between Hypothesis Testing Procedures and Confidence Intervals. Another Way to Report the Results of a Statistical Test: Attained Significance Levels or p-Values. Some Comments on the Theory of Hypothesis Testing. Small-Sample Hypothesis Testing for u and u1-u2. Testing Hypotheses Concerning Variances. Power of Test and the Neyman-Pearson Lemma. Likelihood Ration Test. Summary. 11. Linear Models and Estimation by
    Synopsis
    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. The authors' use of practical applications and excellent exercises helps you discover the nature of statistics and understand its essential role in scientific research.
    LC Classification Number
    QA276.M426 2008

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