Asymptotic Statistical Inference (eBook)

Asymptotic Statistical Inference (eBook)

Deshmukh ShailajaKulkarni Madhuri
Deshmukh ShailajaKulkarni Madhuri
Prezzo:
€ 74,87
Compra EPUB
Prezzo:
€ 74,87
Compra EPUB

Formato

:
EPUB
Cloud: Scopri di più
Lingua: en
Editore: Springer
Codice EAN: 9789811590030
Anno pubblicazione: 2021
Scopri QUI come leggere i tuoi eBook

Note legali

NOTE LEGALI

a) Garanzia legale, Pagamenti, Consegne, Diritto di recesso
b) Informazioni sul prezzo
Il prezzo barrato corrisponde al prezzo di vendita al pubblico al lordo di IVA e al netto delle spese di spedizione
Il prezzo barrato dei libri italiani corrisponde al prezzo di copertina.
I libri in inglese di Libraccio sono di provenienza americana o inglese.
Libraccio riceve quotidianamente i prodotti dagli USA e dalla Gran Bretagna, pagandone i costi di importazione, spedizione in Italia ecc.
Il prezzo in EURO è fissato da Libraccio e, in alcuni casi, può discostarsi leggermente dal cambio dollaro/euro o sterlina/euro del giorno. Il prezzo che pagherai sarà quello in EURO al momento della conferma dell'ordine.
In ogni caso potrai verificare la convenienza dei nostri prezzi rispetto ad altri siti italiani e, in moltissimi casi, anche rispetto all'acquisto su siti americani o inglesi.
c) Disponibilità
I termini relativi alla disponibilità dei prodotti sono indicati nelle Condizioni generali di vendita.

Disponibilità immediata
L'articolo è immediatamente disponibile presso Libraccio e saremo in grado di procedere con la spedizione entro un giorno lavorativo.
Nota: La disponibilità prevista fa riferimento a singole disponibilità.

Disponibile in giorni o settimane (ad es. "3-5-10 giorni", "4-5 settimane" )
L'articolo sarà disponibile entro le tempistiche indicate, necessarie per ricevere l'articolo dai nostri fornitori e preparare la spedizione.
Nota: La disponibilità prevista fa riferimento a singole disponibilità.

Prenotazione libri scolastici
Il servizio ti permette di prenotare libri scolastici nuovi che risultano non disponibili al momento dell'acquisto.

Attualmente non disponibile
L'articolo sarà disponibile ma non sappiamo ancora quando. Inserisci la tua mail dalla scheda prodotto attivando il servizio Libraccio “avvisami” e sarai contattato quando sarà ordinabile.

Difficile reperibilità
Abbiamo dei problemi nel reperire il prodotto. Il fornitore non ci dà informazioni sulla sua reperibilità, ma se desideri comunque effettuare l'ordine, cercheremo di averlo nei tempi indicati. Se non sarà possibile, ti avvertiremo via e-mail e l'ordine verrà cancellato.
Chiudi

Descrizione

The book presents the fundamental concepts from asymptotic statistical inference theory, elaborating on some basic large sample optimality properties of estimators and some test procedures. The most desirable property of consistency of an estimator and its large sample distribution, with suitable normalization, are discussed, the focus being on the consistent and asymptotically normal (CAN) estimators. It is shown that for the probability models belonging to an exponential family and a Cramer family, the maximum likelihood estimators of the indexing parameters are CAN. The book describes some large sample test procedures, in particular, the most frequently used likelihood ratio test procedure. Various applications of the likelihood ratio test procedure are addressed, when the underlying probability model is a multinomial distribution. These include tests for the goodness of fit and tests for contingency tables. The book also discusses a score test and Wald’s test, their relationship with the likelihood ratio test and Karl Pearson’s chi-square test. An important finding is that, while testing any hypothesis about the parameters of a multinomial distribution, a score test statistic and Karl Pearson’s chi-square test statistic are identical. Numerous illustrative examples of differing difficulty level are incorporated to clarify the concepts. For better assimilation of the notions, various exercises are included in each chapter. Solutions to almost all the exercises are given in the last chapter, to motivate students towards solving these exercises and to enable digestion of the underlying concepts. The concepts from asymptotic inference are crucial in modern statistics, but are difficult to grasp in view of their abstract nature. To overcome this difficulty, keeping up with the recent trend of using R software for statistical computations, the book uses it extensively, for illustrating the concepts, verifying the properties of estimators andcarrying out various test procedures. The last section of the chapters presents R codes to reveal and visually demonstrate the hidden aspects of different concepts and procedures. Augmenting the theory with R software is a novel and a unique feature of the book. The book is designed primarily to serve as a text book for a one semester introductory course in asymptotic statistical inference, in a post-graduate program, such as Statistics, Bio-statistics or Econometrics. It will also provide sufficient background information for studying inference in stochastic processes. The book will cater to the need of a concise but clear and student-friendly book introducing, conceptually and computationally, basics of asymptotic inference.