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Weighing the Odds, (Hardcover)
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David Williams convinces Mathematics students of the intrinsic interest of Statistics and Probability, and Statistics students that the language of Mathematics can bring real insight and clarity to their subject.
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Produktdetails
- In this lively look at both subjects, David Williams convinces Mathematics students of the intrinsic interest of Statistics and Probability, and Statistics students that the language of Mathematics can bring real insight and clarity to their subject. He helps students build the intuition needed, in a presentation enriched with examples drawn from all manner of applications. Statistics chapters present both the Frequentist and Bayesian approaches, emphasizing Confidence Intervals rather than Hypothesis Test, and include Gibbs-sampling techniques for the practical implementation of Bayesian methods. A central chapter gives the theory of Linear Regression and ANOVA, and explains how MCMC methods allow greater flexibility in modeling. C or WinBUGS code is provided for computational examples and simulations.
| Book format | Hardcover |
| Fiction/nonfiction | Non-Fiction |
| Genre | Textbooks |
| Publication date | August, 2001 |
| Pages | 566 |
| Subgenre | Probability & Statistics |
| Series title | No Series |
| Edition | 1 |
| Publisher | Cambridge University Press |
| Original languages | English |
| Language | English |
| Edu focus | Mathematics |
| Educational level | College |
| Is collectible | N |
| Binding type | Case Binding |
| Recording time | 0 min |
| Retail packaging | Single Piece |
| Assembled product dimensions (l x w x h) | 7.00 x 1.20 x 9.90 in (17.8 x 3 x 25.1 cm) |
| Assembled product weight | 2.9 lb (1.32 kg) |
| Bisac subject heading | Mathematics |
PRODUKTBESCHREIBUNG
Weighing the Odds, (Hardcover)
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Dr David Williams All Books Editorial Review
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Merkmale und Vorteile
- Engaging presentation of Statistics and Probability.
- Integrates practical applications with theoretical concepts.
- Focuses on Confidence Intervals over Hypothesis Testing.
- Explores both Frequentist and Bayesian methods.
- Includes Gibbs-sampling techniques for Bayesian implementations.
- Offers C or WinBUGS code for computational examples.
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