Geometrical Foundations of Asymptotic Inference
2011. szept. · John Wiley & Sons
4,0star
2 véleményreport
E-könyv
376
Oldalak száma
reportAz értékelések és vélemények nincsenek ellenőrizve További információ
Információk az e-könyvről
Differential geometry provides an aesthetically appealing and oftenrevealing view of statistical inference. Beginning with anelementary treatment of one-parameter statistical models and endingwith an overview of recent developments, this is the first book toprovide an introduction to the subject that is largely accessibleto readers not already familiar with differential geometry. It alsogives a streamlined entry into the field to readers with richermathematical backgrounds. Much space is devoted to curvedexponential families, which are of interest not only because theymay be studied geometrically but also because they are analyticallyconvenient, so that results may be derived rigorously. In addition,several appendices provide useful mathematical material on basicconcepts in differential geometry. Topics covered include thefollowing:
* Basic properties of curved exponential families
* Elements of second-order, asymptotic theory
* The Fisher-Efron-Amari theory of information loss and recovery
* Jeffreys-Rao information-metric Riemannian geometry
* Curvature measures of nonlinearity
* Geometrically motivated diagnostics for exponential familyregression
* Geometrical theory of divergence functions
* A classification of and introduction to additional work in thefield
* Basic properties of curved exponential families
* Elements of second-order, asymptotic theory
* The Fisher-Efron-Amari theory of information loss and recovery
* Jeffreys-Rao information-metric Riemannian geometry
* Curvature measures of nonlinearity
* Geometrically motivated diagnostics for exponential familyregression
* Geometrical theory of divergence functions
* A classification of and introduction to additional work in thefield
Értékelések és vélemények
4,0
2 vélemény
A szerzőről
ROBERT E. KASS is Professor and Head of the Department of Statistics at Carnegie Mellon University. PAUL W. VOS is Associate Professor of Biostatistics at East Carolina University. Both authors received their PhDs from the University of Chicago.
E-könyv értékelése
Mondd el a véleményedet.
Olvasási információk
Okostelefonok és táblagépek
Telepítsd a Google Play Könyvek alkalmazást Android- vagy iPad/iPhone eszközre. Az alkalmazás automatikusan szinkronizálódik a fiókoddal, így bárhol olvashatsz online és offline állapotban is.
Laptopok és számítógépek
A Google Playen vásárolt hangoskönyveidet a számítógép böngészőjében is meghallgathatod.
E-olvasók és más eszközök
E-tinta alapú eszközökön (például Kobo e-könyv-olvasón) való olvasáshoz le kell tölteni egy fájlt, és átvinni azt a készülékre. A Súgó részletes utasításait követve lehet átvinni a fájlokat a támogatott e-könyv-olvasókra.
