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All of statistics [electronic resource] : A concise course in statistical inference / by Larry Wasserman.

Por: Tipo de material: TextoTextoSeries New York, NY : Springer New York : Imprint: Springer, 2004Editor: 2004Descripción: XX, 442 paginas. : online resourceTipo de contenido:
  • texto
Tipo de medio:
  • computador
Tipo de soporte:
  • recurso en línea
ISBN:
  • 9780387217369
  • 9781441923226 (print)
Tema(s): Clasificación CDD:
  • 519.5 W322
Recursos en línea:
Contenidos:
Probability -- Random Variables -- Expectation -- Inequalities -- Convergence of Random Variables -- Models, Statistical Inference and Learning -- Estimating the CDF and Statistical Functionals -- The Bootstrap -- Parametric Inference -- Hypothesis Testing and p-values -- Bayesian Inference -- Statistical Decision Theory -- Linear and Logistic Regression -- Multivariate Models -- Inference about Independence -- Causal Inference -- Directed Graphs and Conditional Independence -- Undirected Graphs -- Loglinear Models -- Nonparametric Curve Estimation -- Smoothing Using Orthogonal Functions -- Classification -- Probability Redux: Stochastic Processes -- Simulation Methods.
En: Springer eBooksResumen: Este libro es para personas que desean aprender probabilidad y estadísticas rápidamente. Reúne muchas de las ideas principales de las estadísticas modernas en un solo lugar. El libro es adecuado para estudiantes e investigadores en estadística, informática, minería de datos y aprendizaje automático.Este libro cubre una gama mucho más amplia de temas que un texto introductorio típico sobre estadística matemática. Incluye temas modernos como la estimación de curvas no paramétricas, bootstrapping y clasificación, temas que generalmente se relegan a cursos de seguimiento. Se supone que el lector sabe cálculo y un poco de álgebra lineal. No se requiere conocimiento previo de probabilidad y estadística. El texto se puede utilizar a nivel avanzado de pregrado y posgrado.
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Tipo de ítem Biblioteca actual Signatura topográfica Estado Fecha de vencimiento Código de barras
Libros electrónicos Libros electrónicos Institución Universitaria Mayor de Cartagena - Sede Centro 519.5 W322 (Navegar estantería(Abre debajo)) Disponible

Incluye referencias bibliográficas e índice.

Probability -- Random Variables -- Expectation -- Inequalities -- Convergence of Random Variables -- Models, Statistical Inference and Learning -- Estimating the CDF and Statistical Functionals -- The Bootstrap -- Parametric Inference -- Hypothesis Testing and p-values -- Bayesian Inference -- Statistical Decision Theory -- Linear and Logistic Regression -- Multivariate Models -- Inference about Independence -- Causal Inference -- Directed Graphs and Conditional Independence -- Undirected Graphs -- Loglinear Models -- Nonparametric Curve Estimation -- Smoothing Using Orthogonal Functions -- Classification -- Probability Redux: Stochastic Processes -- Simulation Methods.

Este libro es para personas que desean aprender probabilidad y estadísticas rápidamente. Reúne muchas de las ideas principales de las estadísticas modernas en un solo lugar. El libro es adecuado para estudiantes e investigadores en estadística, informática, minería de datos y aprendizaje automático.Este libro cubre una gama mucho más amplia de temas que un texto introductorio típico sobre estadística matemática. Incluye temas modernos como la estimación de curvas no paramétricas, bootstrapping y clasificación, temas que generalmente se relegan a cursos de seguimiento. Se supone que el lector sabe cálculo y un poco de álgebra lineal. No se requiere conocimiento previo de probabilidad y estadística. El texto se puede utilizar a nivel avanzado de pregrado y posgrado.

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