A Graduate Course on Statistical Inference / Li, Bing  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : A Graduate Course on Statistical Inference Tipo de documento: documento electrónico Autores: Li, Bing, ; Babu, G. Jogesh, Mención de edición: 1 ed. Editorial: New york [USA] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XII, 379 p. 148 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-1-4939-9761-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Estadísticas  Teoría y métodos estadísticos. Clasificación: 519.5 Resumen: Este libro de texto ofrece una descripción general accesible y completa de la estimación e inferencia estadística que refleja las tendencias actuales en la investigación estadística. Se basa en tres temas principales: la teoría de muestras finitas, la teoría asintótica y la estadística bayesiana. Los autores han incluido un capítulo sobre la estimación de ecuaciones como medio para unificar una variedad de metodologías útiles, incluidos modelos lineales generalizados, ecuaciones de estimación generalizadas, estimación de cuasi verosimilitud e inferencia condicional. También utilizan un conjunto estandarizado de supuestos y herramientas, imponiendo condiciones regulares y dando como resultado un volumen más coherente y cohesivo. Escrito para una audiencia de posgrado, este texto se puede utilizar en un curso de uno o dos semestres. Nota de contenido: 1. Probability and Random Variables -- 2. Classical Theory of Estimation -- 3. Testing Hypotheses in the Presence of Nuisance Parameters -- 4. Testing Hypotheses in the Presence of Nuisance Parameters -- 5. Basic Ideas of Bayesian Methods -- 6. Bayesian Inference -- 7. Asymptotic Tools and Projections -- 8. Asymptotic Theory for Maximum Likelihood Estimation -- 9. Estimating Equations -- 10. Convolution Theorem and Asymptotic Efficiency -- 11. Asymptotic Hypothesis Test -- References -- Index. Tipo de medio : Computadora Summary : This textbook offers an accessible and comprehensive overview of statistical estimation and inference that reflects current trends in statistical research. It draws from three main themes throughout: the finite-sample theory, the asymptotic theory, and Bayesian statistics. The authors have included a chapter on estimating equations as a means to unify a range of useful methodologies, including generalized linear models, generalized estimation equations, quasi-likelihood estimation, and conditional inference. They also utilize a standardized set of assumptions and tools throughout, imposing regular conditions and resulting in a more coherent and cohesive volume. Written for the graduate-level audience, this text can be used in a one-semester or two-semester course. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] A Graduate Course on Statistical Inference [documento electrónico] / Li, Bing, ; Babu, G. Jogesh,  . -  1 ed.  . - New york [USA] : Springer, 2019 . - XII, 379 p. 148 ilustraciones. ISBN : 978-1-4939-9761-9 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Estadísticas  Teoría y métodos estadísticos. Clasificación: 519.5 Resumen: Este libro de texto ofrece una descripción general accesible y completa de la estimación e inferencia estadística que refleja las tendencias actuales en la investigación estadística. Se basa en tres temas principales: la teoría de muestras finitas, la teoría asintótica y la estadística bayesiana. Los autores han incluido un capítulo sobre la estimación de ecuaciones como medio para unificar una variedad de metodologías útiles, incluidos modelos lineales generalizados, ecuaciones de estimación generalizadas, estimación de cuasi verosimilitud e inferencia condicional. También utilizan un conjunto estandarizado de supuestos y herramientas, imponiendo condiciones regulares y dando como resultado un volumen más coherente y cohesivo. Escrito para una audiencia de posgrado, este texto se puede utilizar en un curso de uno o dos semestres. Nota de contenido: 1. Probability and Random Variables -- 2. Classical Theory of Estimation -- 3. Testing Hypotheses in the Presence of Nuisance Parameters -- 4. Testing Hypotheses in the Presence of Nuisance Parameters -- 5. Basic Ideas of Bayesian Methods -- 6. Bayesian Inference -- 7. Asymptotic Tools and Projections -- 8. Asymptotic Theory for Maximum Likelihood Estimation -- 9. Estimating Equations -- 10. Convolution Theorem and Asymptotic Efficiency -- 11. Asymptotic Hypothesis Test -- References -- Index. Tipo de medio : Computadora Summary : This textbook offers an accessible and comprehensive overview of statistical estimation and inference that reflects current trends in statistical research. It draws from three main themes throughout: the finite-sample theory, the asymptotic theory, and Bayesian statistics. The authors have included a chapter on estimating equations as a means to unify a range of useful methodologies, including generalized linear models, generalized estimation equations, quasi-likelihood estimation, and conditional inference. They also utilize a standardized set of assumptions and tools throughout, imposing regular conditions and resulting in a more coherent and cohesive volume. Written for the graduate-level audience, this text can be used in a one-semester or two-semester course. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

Festschrift in Honor of R. Dennis Cook / Bura, Efstathia ; Li, Bing  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Festschrift in Honor of R. Dennis Cook : Fifty Years of Contribution to Statistical Science Tipo de documento: documento electrónico Autores: Bura, Efstathia, ; Li, Bing, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XIII, 192 p. 37 ilustraciones, 30 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-69009-0 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Estadísticas  Informática  Estadistica matematica  Teoría y métodos estadísticos.  Estadística y Computación  Probabilidad y Estadística en Informática Clasificación: 519.5 Resumen: En honor al profesor y renombrado estadístico R. Dennis Cook, este festival explora sus influyentes contribuciones a una variedad de disciplinas estadísticas que van desde el diseño experimental y la genética de poblaciones hasta el diagnóstico estadístico y todas las áreas de inferencia y análisis relacionados con la regresión. Desde principios de la década de 1990, el profesor Cook ha liderado el desarrollo de la metodología de reducción de dimensiones en tres contextos de regresión distintos pero relacionados: envolventes, reducción de dimensiones suficiente (SDR) y gráficos de regresión. En particular, ha realizado contribuciones fundamentales y pioneras a SDR, inventando o co-inventando muchos métodos populares de reducción de dimensiones, como la estimación de la varianza promedio cortada, el enfoque de discrepancia mínima, la selección de variables sin modelo y suficientes subespacios de reducción de dimensiones. Prolífico investigador y mentor, el profesor Cook es conocido por su capacidad para identificar problemas de investigación en estadística que son a la vez desafiantes e importantes, así como por su profundo aprecio por el lado aplicado de la estadística. Esta colección de colaboradores, colegas, amigos y antiguos alumnos del profesor Cook refleja la amplia gama de sus contribuciones a los campos de investigación y enseñanza de la estadística. Nota de contenido: Sufficient dimension reduction through independence and conditional mean independence measures - Yuexiao Dong -- Model-based inverse regression and its applications - Tao Wang and Lixing Zhu -- Cook's Fisher Lectureship revisited for semi-supervised data reduction - Jae Keun Yoo -- Global testing under sparse alternatives for single index models - Qian Lin, Zhigen Zhao, and Jin Liu -- Supervised dimension reduction for spatian data - Christoph Muehlmann, Hanna Oja, and Klaus Nordhausen -- Sufficient dimension folding with categorical predictors - Yuanwen Wang, Yuan Xue, Qingcong Yuan, and Xiangrong Yin. Tipo de medio : Computadora Summary : In honor of professor and renowned statistician R. Dennis Cook, this festschrift explores his influential contributions to an array of statistical disciplines ranging from experimental design and population genetics, to statistical diagnostics and all areas of regression-related inference and analysis. Since the early 1990s, Prof. Cook has led the development of dimension reduction methodology in three distinct but related regression contexts: envelopes, sufficient dimension reduction (SDR), and regression graphics. In particular, he has made fundamental and pioneering contributions to SDR, inventing or co-inventing many popular dimension reduction methods, such as sliced average variance estimation, the minimum discrepancy approach, model-free variable selection, and sufficient dimension reduction subspaces. A prolific researcher and mentor, Prof. Cook is known for his ability to identify research problems in statistics that are both challenging and important, as well as his deep appreciation for the applied side of statistics. This collection of Prof. Cook's collaborators, colleagues, friends, and former students reflects the broad array of his contributions to the research and instructional arenas of statistics. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Festschrift in Honor of R. Dennis Cook : Fifty Years of Contribution to Statistical Science [documento electrónico] / Bura, Efstathia, ; Li, Bing,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XIII, 192 p. 37 ilustraciones, 30 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-69009-0 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Estadísticas  Informática  Estadistica matematica  Teoría y métodos estadísticos.  Estadística y Computación  Probabilidad y Estadística en Informática Clasificación: 519.5 Resumen: En honor al profesor y renombrado estadístico R. Dennis Cook, este festival explora sus influyentes contribuciones a una variedad de disciplinas estadísticas que van desde el diseño experimental y la genética de poblaciones hasta el diagnóstico estadístico y todas las áreas de inferencia y análisis relacionados con la regresión. Desde principios de la década de 1990, el profesor Cook ha liderado el desarrollo de la metodología de reducción de dimensiones en tres contextos de regresión distintos pero relacionados: envolventes, reducción de dimensiones suficiente (SDR) y gráficos de regresión. En particular, ha realizado contribuciones fundamentales y pioneras a SDR, inventando o co-inventando muchos métodos populares de reducción de dimensiones, como la estimación de la varianza promedio cortada, el enfoque de discrepancia mínima, la selección de variables sin modelo y suficientes subespacios de reducción de dimensiones. Prolífico investigador y mentor, el profesor Cook es conocido por su capacidad para identificar problemas de investigación en estadística que son a la vez desafiantes e importantes, así como por su profundo aprecio por el lado aplicado de la estadística. Esta colección de colaboradores, colegas, amigos y antiguos alumnos del profesor Cook refleja la amplia gama de sus contribuciones a los campos de investigación y enseñanza de la estadística. Nota de contenido: Sufficient dimension reduction through independence and conditional mean independence measures - Yuexiao Dong -- Model-based inverse regression and its applications - Tao Wang and Lixing Zhu -- Cook's Fisher Lectureship revisited for semi-supervised data reduction - Jae Keun Yoo -- Global testing under sparse alternatives for single index models - Qian Lin, Zhigen Zhao, and Jin Liu -- Supervised dimension reduction for spatian data - Christoph Muehlmann, Hanna Oja, and Klaus Nordhausen -- Sufficient dimension folding with categorical predictors - Yuanwen Wang, Yuan Xue, Qingcong Yuan, and Xiangrong Yin. Tipo de medio : Computadora Summary : In honor of professor and renowned statistician R. Dennis Cook, this festschrift explores his influential contributions to an array of statistical disciplines ranging from experimental design and population genetics, to statistical diagnostics and all areas of regression-related inference and analysis. Since the early 1990s, Prof. Cook has led the development of dimension reduction methodology in three distinct but related regression contexts: envelopes, sufficient dimension reduction (SDR), and regression graphics. In particular, he has made fundamental and pioneering contributions to SDR, inventing or co-inventing many popular dimension reduction methods, such as sliced average variance estimation, the minimum discrepancy approach, model-free variable selection, and sufficient dimension reduction subspaces. A prolific researcher and mentor, Prof. Cook is known for his ability to identify research problems in statistics that are both challenging and important, as well as his deep appreciation for the applied side of statistics. This collection of Prof. Cook's collaborators, colleagues, friends, and former students reflects the broad array of his contributions to the research and instructional arenas of statistics. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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