9780470094822 - maximum likelihood estimation and inference: with examples in r, sas and admb (statistics in practice) von millar, russell b. (8 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Wiley 2011
Serie: Statistics in Practice, Buch 12 von 49. Buch 12 von 49 - Statistics in Practice
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Sprache: Englisch
Verlag: Wiley 2011
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Verlag: Wiley 2011
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Verlag: John Wiley & Sons 2011
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Sprache: Englisch
Verlag: John Wiley & Sons 2011
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Zustand: New. This book takes a fresh look at the popular and well-established method of maximum likelihood for statistical estimation and inference. It begins with an intuitive introduction to the concepts and background of likelihood, and moves through to the latest de.
Sprache: Englisch
Verlag: John Wiley and Sons Ltd 2011
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Zustand: New. Applied Likelihood Methods provides an accessible and practical introduction to likelihood modeling, supported by examples and software. The book features applications from a range of disciplines, including statistics, medicine, biology, and ecology. Series: Statistics in Practice. Num Pages: 376 pages, Illustratio…ns. BIC Classification: PBT. Category: (P) Professional & Vocational; (U) Tertiary Education (US: College). Dimension: 157 x 236 x 24. Weight in Grams: 664. . 2011. 1st Edition. Hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland.
Sprache: Englisch
Verlag: John Wiley & Sons Inc 2011
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Hardcover. Zustand: Brand New. 1st edition. 376 pages. 9.21x6.14x0.94 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Wiley Sep 2011 2011
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - This book takes a fresh look at the popular and well-established method of maximum likelihood for statistical estimation and inference. It begins with an intuitive introduction to the concepts and background of likelihood, and moves through to the latest developments in maximum likelihood methodolog…y, including general latent variable models and new material for the practical implementation of integrated likelihood using the free ADMB software. Fundamental issues of statistical inference are also examined, with a presentation of some of the philosophical debates underlying the choice of statistical paradigm.Key features:\* Provides an accessible introduction to pragmatic maximum likelihood modelling.\* Covers more advanced topics, including general forms of latent variable models (including non-linear and non-normal mixed-effects and state-space models) and the use of maximum likelihood variants, such as estimating equations, conditional likelihood, restricted likelihood and integrated likelihood.\* Adopts a practical approach, with a focus on providing the relevant tools required by researchers and practitioners who collect and analyze real data.\* Presents numerous examples and case studies across a wide range of applications including medicine, biology and ecology.\* Features applications from a range of disciplines, with implementation in R, SAS and/or ADMB.\* Provides all program code and software extensions on a supporting website.\* Confines supporting theory to the final chapters to maintain a readable and pragmatic focus of the preceding chapters.This book is not just an accessible and practical text about maximum likelihood, it is a comprehensive guide to modern maximum likelihood estimation and inference. It will be of interest to readers of all levels, from novice to expert. It will be of great benefit to researchers, and to students of statistics from senior undergraduate to graduate level. For use as a course text, exercises are provided at the end of each chapter.
