In All Likelihood

Statistical Modelling and Inference Using Likelihood
Author: Yudi Pawitan
Publisher: Oxford University Press
ISBN: 0199671222
Category: Mathematics
Page: 544
View: 6620

Continue Reading →

This book introduces likelihood as a unifying concept in statistical modelling and inference. The complete range of concepts and applications are covered, from very simple to very complex studies. It relies on realistic examples, and presents the main results using heuristic rather than formal mathematical arguments.

In All Likelihood, Statistical Modelling and Inference Using Likelihood

Statistics, Statistics
Author: CTI Reviews
Publisher: Cram101 Textbook Reviews
ISBN: 1478441461
Category: Education
Page: 50
View: 2851

Continue Reading →

Facts101 is your complete guide to In All Likelihood, Statistical Modelling and Inference Using Likelihood. In this book, you will learn topics such as More properties of likelihood, Basic models and simple applications, Frequentist properties, and Modelling relationships: regression models plus much more. With key features such as key terms, people and places, Facts101 gives you all the information you need to prepare for your next exam. Our practice tests are specific to the textbook and we have designed tools to make the most of your limited study time.

Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse


Author: Christof Wolf,Henning Best
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3531920383
Category: Political Science
Page: 1098
View: 7436

Continue Reading →

Das Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse bietet in über 40 Kapiteln eine umfassende Darstellung multivariater Analyseverfahren. Schwerpunkte des Handbuchs bilden Grundlagen der Datenanalyse, regressionsanalytische Verfahren für Quer- und Längsschnittsdaten sowie Skalierungsverfahren. Behandelt werden u. a. OLS-, logistische und robuste Regression, Strukturgleichungsmodelle, Mehrebenen-, Panel-, Ereignisdaten- und Zeitreihenanalyse, MDS und Rasch-Modelle. Darüber hinaus werden viele neuere Verfahren dargestellt, etwa multiple Imputation, Bootstrappen, Analyse latenter Klassen und propensity score matching. Jedes Kapitel beginnt mit einer allgemein verständlichen Einführung. Es folgt eine Darstellung der mathematisch-statistischen Grundlagen. Anschließend wird jedes Verfahren anhand eines sozialwissenschaftlichen Beispiels vorgestellt. Die Beiträge enden mit Hinweisen auf typische Anwendungsfehler und einer kommentierten Literaturempfehlung.

Statistik-Workshop für Programmierer


Author: Allen B. Downey
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3868993436
Category: Computers
Page: 160
View: 9103

Continue Reading →

Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik


Author: Robert Hafner
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3709169445
Category: Mathematics
Page: 512
View: 9235

Continue Reading →

Das Buch ist eine Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik auf mittlerem mathematischen Niveau. Die Pädagogik der Darstellung unterscheidet sich in wesentlichen Teilen – Einführung der Modelle für unabhängige und abhängige Experimente, Darstellung des Suffizienzbegriffes, Ausführung des Zusammenhanges zwischen Testtheorie und Theorie der Bereichschätzung, allgemeine Diskussion der Modellentwicklung – erheblich von der anderer vergleichbarer Lehrbücher. Die Darstellung ist, soweit auf diesem Niveau möglich, mathematisch exakt, verzichtet aber bewußt und ebenfalls im Gegensatz zu vergleichbaren Texten auf die Erörterung von Meßbarkeitsfragen. Der Leser wird dadurch erheblich entlastet, ohne daß wesentliche Substanz verlorengeht. Das Buch will allen, die an der Anwendung der Statistik auf solider Grundlage interessiert sind, eine Einführung bieten, und richtet sich an Studierende und Dozenten aller Studienrichtungen, für die mathematische Statistik ein Werkzeug ist.

Methoden der statistischen Inferenz

Likelihood und Bayes
Author: Leonhard Held
Publisher: Spektrum Akademischer Verlag
ISBN: 9783827419392
Category: Mathematics
Page: 304
View: 3636

Continue Reading →

Methoden der statistischen Inferenz werden in fast allen Bereichen der empirischen Wissenschaften eingesetzt, um aus Daten zu lernen. Dieses Buch gibt eine angewandte Einführung in Likelihood- und Bayes-Verfahren, die zwei wichtigsten Ansätze, um Parameter in stochastischen Modellen zu schätzen und die damit verbundene Unsicherheit zu quantifizieren. Eigene Kapitel widmen sich der Prognose zukünftiger Beobachtungen und der Modellwahl. Ohne Unterstützung durch Computer ist der Einsatz dieser Methoden heute undenkbar. Dieses Buch legt besonderes Gewicht auf die Beschreibung der nötigen algorithmischen Verfahren, von der numerischen Optimierung bis hin zur Monte-Carlo Integration. Alle Beispiele sind in der Open-Source Statistik-Software R gerechnet, wobei Teile des Programm-Codes explizit abgedruckt sind. An zahlreichen Beispielen aus Medizin, Epidemiologie und Genetik wird der Einsatz der Verfahren in der Praxis deutlich gemacht. Der Leser kann durch Bearbeitung von Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels (mit ausgewählten Lösungen auf der Website) den Stoff vertiefen.

Statistical Issues in Drug Development


Author: Stephen S. Senn
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 9780470723579
Category: Medical
Page: 524
View: 2104

Continue Reading →

Drug development is the process of finding and producing therapeutically useful pharmaceuticals, turning them into safe and effective medicine, and producing reliable information regarding the appropriate dosage and dosing intervals. With regulatory authorities demanding increasingly higher standards in such developments, statistics has become an intrinsic and critical element in the design and conduct of drug development programmes. Statistical Issues in Drug Development presents an essential and thought provoking guide to the statistical issues and controversies involved in drug development. This highly readable second edition has been updated to include: Comprehensive coverage of the design and interpretation of clinical trials. Expanded sections on missing data, equivalence, meta-analysis and dose finding. An examination of both Bayesian and frequentist methods. A new chapter on pharmacogenomics and expanded coverage of pharmaco-epidemiology and pharmaco-economics. Coverage of the ICH guidelines, in particular ICH E9, Statistical Principles for Clinical Trials. It is hoped that the book will stimulate dialogue between statisticians and life scientists working within the pharmaceutical industry. The accessible and wide-ranging coverage make it essential reading for both statisticians and non-statisticians working in the pharmaceutical industry, regulatory bodies and medical research institutes. There is also much to benefit undergraduate and postgraduate students whose courses include a medical statistics component.

Ecological Statistics

Contemporary theory and application
Author: Gordon A. Fox,Simoneta Negrete-Yankelevich,Vinicio J. Sosa
Publisher: OUP Oxford
ISBN: 0191652881
Category: Science
Page: 400
View: 7616

Continue Reading →

The application and interpretation of statistics are central to ecological study and practice. Ecologists are now asking more sophisticated questions than in the past. These new questions, together with the continued growth of computing power and the availability of new software, have created a new generation of statistical techniques. These have resulted in major recent developments in both our understanding and practice of ecological statistics. This novel book synthesizes a number of these changes, addressing key approaches and issues that tend to be overlooked in other books such as missing/censored data, correlation structure of data, heterogeneous data, and complex causal relationships. These issues characterize a large proportion of ecological data, but most ecologists' training in traditional statistics simply does not provide them with adequate preparation to handle the associated challenges. Uniquely, Ecological Statistics highlights the underlying links among many statistical approaches that attempt to tackle these issues. In particular, it gives readers an introduction to approaches to inference, likelihoods, generalized linear (mixed) models, spatially or phylogenetically-structured data, and data synthesis, with a strong emphasis on conceptual understanding and subsequent application to data analysis. Written by a team of practicing ecologists, mathematical explanations have been kept to the minimum necessary. This user-friendly textbook will be suitable for graduate students, researchers, and practitioners in the fields of ecology, evolution, environmental studies, and computational biology who are interested in updating their statistical tool kits. A companion web site provides example data sets and commented code in the R language.

Applied Mixed Models in Medicine


Author: Helen Brown,Robin Prescott
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 1118778243
Category: Medical
Page: 536
View: 7106

Continue Reading →

A fully updated edition of this key text on mixed models,focusing on applications in medical research The application of mixed models is an increasingly popular wayof analysing medical data, particularly in the pharmaceuticalindustry. A mixed model allows the incorporation of both fixed andrandom variables within a statistical analysis, enabling efficientinferences and more information to be gained from the data. Therehave been many recent advances in mixed modelling, particularlyregarding the software and applications. This third edition ofBrown and Prescott’s groundbreaking text provides an updateon the latest developments, and includes guidance on the use ofcurrent SAS techniques across a wide range of applications. Presents an overview of the theory and applications of mixedmodels in medical research, including the latest developments andnew sections on incomplete block designs and the analysis ofbilateral data. Easily accessible to practitioners in any area where mixedmodels are used, including medical statisticians andeconomists. Includes numerous examples using real data from medical andhealth research, and epidemiology, illustrated with SAS code andoutput. Features the new version of SAS, including new graphics formodel diagnostics and the procedure PROC MCMC. Supported by a website featuring computer code, data sets, andfurther material. This third edition will appeal to applied statisticians workingin medical research and the pharmaceutical industry, as well asteachers and students of statistics courses in mixed models. Thebook will also be of great value to a broad range of scientists,particularly those working in the medical and pharmaceuticalareas.

Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung


Author: A. Kolomogoroff
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3642498884
Category: Mathematics
Page: 62
View: 7258

Continue Reading →

Dieser Buchtitel ist Teil des Digitalisierungsprojekts Springer Book Archives mit Publikationen, die seit den Anfängen des Verlags von 1842 erschienen sind. Der Verlag stellt mit diesem Archiv Quellen für die historische wie auch die disziplingeschichtliche Forschung zur Verfügung, die jeweils im historischen Kontext betrachtet werden müssen. Dieser Titel erschien in der Zeit vor 1945 und wird daher in seiner zeittypischen politisch-ideologischen Ausrichtung vom Verlag nicht beworben.

Risiko

Wie man die richtigen Entscheidungen trifft
Author: Gerd Gigerenzer
Publisher: C. Bertelsmann Verlag
ISBN: 3641119901
Category: Psychology
Page: 400
View: 380

Continue Reading →

Der neue Bestseller von Gerd Gigerenzer Erinnern wir uns an die weltweite Angst vor der Schweinegrippe, als Experten eine nie dagewesene Pandemie prognostizierten und Impfstoff für Millionen produziert wurde, der später still und heimlich entsorgt werden musste. Für Gerd Gigerenzer ist dies nur ein Beleg unseres irrationalen Umgangs mit Risiken. Und das gilt für Experten ebenso wie für Laien. An Beispielen aus Medizin, Rechtswesen und Finanzwelt erläutert er, wie die Psychologie des Risikos funktioniert, was sie mit unseren entwicklungsgeschichtlich alten Hirnstrukturen zu tun hat und welche Gefahren damit einhergehen. Dabei analysiert er die ungute Rolle von irreführenden Informationen, die von Medien und Fachleuten verbreitet werden. Doch Risiken und Ungewissheiten richtig einzuschätzen kann und sollte jeder lernen. Diese Risikoschulung erprobt Gigerenzer seit vielen Jahren mit verblüffenden Ergebnissen. Sein Fazit: Schon Kinder können lernen, mit Risiken realistisch umzugehen und sich gegen Panikmache wie Verharmlosung zu immunisieren.

Statistical Techniques in Life-testing, Reliability, Sampling Theory and Quality Control


Author: B. N. Pandey
Publisher: Narosa Publishing House
ISBN: N.A
Category: Mathematics
Page: 215
View: 9316

Continue Reading →

Statistical Techniques in Life-Testing, Reliability, Sampling Theory and Quality Control covers recent research in the unified branches of theoretical and applied Statistics on common platform. These generally involve the concept of probability theory, prior information (Bayes and Minimax both), distribution theory, order statistics censoring, Truncation, loss and risk function, conditional distribution (sufficiency and complete sufficiency), sampling techniques using non-response techniques and Post- Stratification etc. Log-normal models in survival data, Bernoulli's trials, regression, ration under non necessarily model, CUSUM techniques in control charts, and reliability models with wide applications in other disciplines such as biology, mining and coal, industries, agriculture population, science and technology, medical sciences, research organizations, engineering, operation research, cancer institute, defense organizations, etc. are also discussed.

Probability and Risk Analysis

An Introduction for Engineers
Author: Igor Rychlik,Jesper Rydén
Publisher: Springer
ISBN: 9783540242239
Category: Mathematics
Page: 281
View: 8719

Continue Reading →

This text presents notions and ideas at the foundations of a statistical treatment of risks. The focus is on statistical applications within the field of engineering risk and safety analysis. Coverage includes Bayesian methods. Such knowledge facilitates the understanding of the influence of random phenomena and gives a deeper understanding of the role of probability in risk analysis. The text is written for students who have studied elementary undergraduate courses in engineering mathematics, perhaps including a minor course in statistics. This book differs from typical textbooks in its verbal approach to many explanations and examples.

Die Rechenmaschine und das Gehirn


Author: John von Neumann
Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG
ISBN: 3486819666
Category: Computers
Page: 77
View: 636

Continue Reading →

"The Computer and the Brain" war der Titel von John von Neumanns letzter hinterlassener Arbeit, in der er den wechselseitigen Beziehungen zwischen der Rechenmaschine und dem menschlichen Denk- und Nervensystem nachgeht. Diese Arbeit gibt ein zusammengefaßtes Zeugnis seiner eindringlichen und unorthodoxen Denkweise. John von Neumann gilt heute als einer der Pioniere der modernen Rechentechnik.

The EM algorithm and extensions


Author: Geoffrey J. McLachlan,Thriyambakam Krishnan
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: N.A
Category: Business & Economics
Page: 359
View: 3563

Continue Reading →

The only single-source--now completely updated and revised--to offer a unified treatment of the theory, methodology, and applications of the EM algorithm Complete with updates that capture developments from the past decade, The EM Algorithm and Extensions, Second Edition successfully provides a basic understanding of the EM algorithm by describing its inception, implementation, and applicability in numerous statistical contexts. In conjunction with the fundamentals of the topic, the authors discuss convergence issues and computation of standard errors, and, in addition, unveil many parallels and connections between the EM algorithm and Markov chain Monte Carlo algorithms. Thorough discussions on the complexities and drawbacks that arise from the basic EM algorithm, such as slow convergence and lack of an in-built procedure to compute the covariance matrix of parameter estimates, are also presented. While the general philosophy of the First Edition has been maintained, this timely new edition has been updated, revised, and expanded to include: New chapters on Monte Carlo versions of the EM algorithm and generalizations of the EM algorithm New results on convergence, including convergence of the EM algorithm in constrained parameter spaces Expanded discussion of standard error computation methods, such as methods for categorical data and methods based on numerical differentiation Coverage of the interval EM, which locates all stationary points in a designated region of the parameter space Exploration of the EM algorithm's relationship with the Gibbs sampler and other Markov chain Monte Carlo methods Plentiful pedagogical elements-chapter introductions, lists of examples, author and subject indices, computer-drawn graphics, and a related Web site The EM Algorithm and Extensions, Second Edition serves as an excellent text for graduate-level statistics students and is also a comprehensive resource for theoreticians, practitioners, and researchers in the social and physical sciences who would like to extend their knowledge of the EM algorithm.