مشخصات کتاب

Essentials of probability theory for statisticians

ویرایش:  
نویسندگان: Proschan. Michael A.,  Shaw. Pamela  
سری:  
ISBN (شابک) : 9781498704229, 9781498704205 
ناشر: Chapman & Hall/CRC 
سال نشر: 2016 
تعداد صفحات: 0 
زبان: English 
فرمت فایل : EPUB (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 2 مگابایت 

کلمات کلیدی مربوط به کتاب ملزومات نظریه احتمال برای آماردانان: احتمالات.,آمار ریاضی.

در صورت تبدیل فایل کتاب Essentials of probability theory for statisticians به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب ملزومات نظریه احتمال برای آماردانان نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.

توضیحاتی در مورد کتاب ملزومات نظریه احتمال برای آماردانان

ضروریات نظریه احتمال برای آماردانان به دانشجویان فارغ التحصیل برخورد دقیقی از نظریه احتمالات با تاکید بر نتایج مرکزی آمار نظری ارائه می دهد. این تئوری احتمال کلاسیک را با انگیزه مثال‌های گویا در آمار زیستی، مانند آزمایش‌های پرت، نظارت بر آزمایش‌های بالینی، و استفاده از روش‌های تطبیقی ​​برای ایجاد تغییرات طراحی بر اساس داده‌های انباشته ارائه می‌کند. نویسندگان روش های مختلف اثبات را توضیح می دهند و نشان می دهند که چگونه برای ایجاد نتایج احتمال کلاسیک مفید هستند. پس از ایجاد یک پایه احتمالی، متن نمونه هایی را در هم می آمیزد که ساختارهای ریاضی ظاهراً باطنی را شهودی تر می کند. این مثال ها عناصر اساسی در تعاریف و شرایط در قضایا را روشن می کند. علاوه بر این، مثال‌های متضاد تفاوت‌های ظریف معنا را بیشتر روشن می‌کنند و مغالطه‌های رایج در منطق را آشکار می‌کنند. این متن دانش‌آموزان آمار و آمار زیستی را تشویق می‌کند تا به دقت در مورد احتمال فکر کنند. این پایه و اساس دقیق لازم برای ارائه شواهد معتبر و اجتناب از پارادوکس ها و نتیجه گیری های بی معنی را به آنها می دهد.

توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

Essentials of Probability Theory for Statisticians provides graduate students with a rigorous treatment of probability theory, with an emphasis on results central to theoretical statistics. It presents classical probability theory motivated with illustrative examples in biostatistics, such as outlier tests, monitoring clinical trials, and using adaptive methods to make design changes based on accumulating data. The authors explain different methods of proofs and show how they are useful for establishing classic probability results. After building a foundation in probability, the text intersperses examples that make seemingly esoteric mathematical constructs more intuitive. These examples elucidate essential elements in definitions and conditions in theorems. In addition, counterexamples further clarify nuances in meaning and expose common fallacies in logic. This text encourages students in statistics and biostatistics to think carefully about probability. It gives them the rigorous foundation necessary to provide valid proofs and avoid paradoxes and nonsensical conclusions.

فهرست مطالب

Content: Introduction  Why More Rigor Is Needed         Size Matters  Cardinality  Summary         The Elements of Probability Theory  Introduction  Sigma-Fields  The Event That An Occurs Infinitely Often  Measures/Probability Measures  Why Restriction of Sets Is Needed  When We Cannot Sample Uniformly  The Meaninglessness of Post-Facto Probability Calculations  Summary         Random Variables and Vectors  Random Variables  Random Vectors  The Distribution Function of a Random Variable  The Distribution Function of a Random Vector  Introduction to Independence  Take (OMEGA, F, P) = ((0, 1), B(0,1), muL), Please!  Summary         Integration and Expectation  Heuristics of Two Different Types of Integrals  Lebesgue-Stieltjes Integration  Properties of Integration  Important Inequalities  Iterated Integrals and More on Independence  Densities  Keep It Simple  Summary         Modes of Convergence  Convergence of Random Variables  Connections between Modes of Convergence  Convergence of Random Vectors  Summary         Laws of Large Numbers  Basic Laws and Applications  Proofs and Extensions  Random Walks  Summary         Central Limit Theorems  CLT for iid Random Variables and Applications  CLT for Non iid Random Variables  Harmonic Regression  Characteristic Functions  Proof of Standard CLT  Multivariate Ch.f.s and CLT  Summary         More on Convergence in Distribution  Uniform Convergence of Distribution Functions  The Delta Method  Convergence of Moments: Uniform Integrability  Normalizing Sequences  Review of Equivalent Conditions for Weak Convergence  Summary         Conditional Probability and Expectation  When There Is a Density or Mass Function More General Definition of Conditional Expectation  Regular Conditional Distribution Functions  Conditional Expectation as a Projection  Conditioning and Independence  Sufficiency  Expect the Unexpected from Conditional Expectation  Conditional Distribution Functions as Derivatives  Appendix: Radon-Nikodym Theorem  Summary         Applications  F(X) ~ U[0, 1] and Asymptotics  Asymptotic Power and Local Alternatives  Insufficient Rate of Convergence in Distribution  Failure to Condition on All Information  Failure to Account for the Design  Validity of Permutation Tests: I  Validity of Permutation Tests: II  Validity of Permutation Tests III  A Brief Introduction to Path Diagrams  Estimating the Effect Size  Asymptotics of an Outlier Test  An Estimator Associated with the Logrank Statistic         Appendix A: Whirlwind Tour of Prerequisites  Appendix B: Common Probability Distributions  Appendix C: References  Appendix D: Mathematical Symbols and Abbreviations         Index

نظرات کاربران

کتاب های تصادفی

دانلود کتاب The Gospel of Mark as Reaction and Allegory

دانلود کتاب Integratives Logistikmanagement in Unternehmensnetzwerken: Gestaltung interorganisatorischer Logistiksysteme für die Zulieferindustrie

دانلود کتاب The Book of est

دانلود کتاب International Code of Nomenclature for Cultivated Plants

دانلود کتاب The Church - The Building of God