|
A new edition of the classic, groundbreaking book on robust statistics Over twenty-five years after the publication of its predecessor, Robust Statistics, Second Edition continues to provide an authoritative and systematic treatment of the topic. This new edition has been thoroughly updated and expanded to reflect the latest advances in the field while also outlining the established theory and applications for building a solid foundation in robust statistics for both the theoretical and the applied statistician. A comprehensive introduction and discussion on the formal mathematical background behind qualitative and quantitative robustness is provided, and subsequent chapters delve into basic types of scale estimates, asymptotic minimax theory, regression, robust covariance, and robust design. In addition to an extended treatment of robust regression, the Second Edition features four new chapters covering: Robust Tests Small Sample Asymptotics Breakdown Point Bayesian Robustness An expanded treatment of robust regression and pseudo-values is also featured, and concepts, rather than mathematical completeness, are stressed in every discussion. Selected numerical algorithms for computing robust estimates and convergence proofs are provided throughout the book, along with quantitative robustness information for a variety of estimates. A General Remarks section appears at the beginning of each chapter and provides readers with ample motivation for working with the presented methods and techniques. Robust Statistics, Second Edition is an ideal book for graduate-level courses on the topic. It also serves as a valuable reference for researchers and practitioners who wish to study the statistical research associated with robust statistics. Получить ссылку |
Applied Statistics and the SAS Programming Language
Автор: Ronald P. Cody, Jeffrey K. Smith
Год издания:
This book is intended to provide the applied researcher with the capacity to perform statistical analyses with SAS software without wading through pages of technical documentation. The researcher is provided with the necessary SAS statements to run programs for most of the commonly used statistics, explanations of the computer output, interpretations of results, and examples of how to construct tables and write up results for reports and journal articles.
Пакеты расширения Matlab. Control System Toolbox и Robust Control Toolbox
Автор: В. М. Перельмутер
Год издания:
В книге описаны пакеты расширения Control System Toolbox и Robust Control Toolbox системы MATLAB 7, предназначенные для анализа и синтеза систем управления. Коротко изложены основные теоретические положения, принятые при разработке указанных пакетов расширения. Приведены многочисленные примеры использования этих пакетов расширения для решения конкретных задач с подробным пояснением выполняемых операций. Показаны возможности совместного использования пакетов Control System Toolbox и Robust Control Toolbox с пакетом Simulink, что увеличивает возможности всех трех указанных пакетов расширения. Книга может быть использована студентами вузов соответствующих специальностей при курсовом и дипломном проектировании, инженерами и научными работниками при создании новых и исследованиях уже разработанных систем автоматического управления. Книга рассчитана как на начинающих, так и на достаточно опытных пользователей.
Статистика туризма = Tourism statistics
Автор: Татьяна Карманова
Год издания:
Раскрыты основополагающие принципы и сущность статистики туризма. Детально рассмотрены предмет, задачи и система показателей статистики туризма, методология статистической оценки и анализ развития международного и внутреннего туризма, а также современные направления развития статистики туризма в мире и России. Соответствует Федеральному государственному образовательному стандарту высшего профессионального образования третьего поколения. Для студентов бакалавриата, магистратуры, аспирантов, преподавателей высших учебных заведений, слушателей системы послевузовского образования, а также бухгалтеров, аудиторов, экономистов, менеджеров предприятий туристской индустрии.
Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python. Метод деревьев решений и случайный лес
Автор: Артем Груздев
Год издания:
Данная книга представляет собой практическое руководство по применению метода деревьев решений и случайного леса для задач сегментации, классификации и прогнозирования. Каждый раздел книги сопровождается практическим примером. Кроме того, книга содержит программный код SPSS Syntax, R и Python, позволяющий полностью автоматизировать процесс построения прогнозных моделей. Автором обобщены лучшие практики использования деревьев решений и случайного леса от таких компаний, как Citibank N.A., Transunion и DBS Bank. Издание будет интересно маркетологам, риск-аналитикам и другим специалистам, занимающимся разработкой и внедрением прогнозных моделей.
SPSS Statistics for Data Analysis and Visualization
Автор: Andrew Wheeler
Год издания:
Dive deeper into SPSS Statistics for more efficient, accurate, and sophisticated data analysis and visualization SPSS Statistics for Data Analysis and Visualization goes beyond the basics of SPSS Statistics to show you advanced techniques that exploit the full capabilities of SPSS. The authors explain when and why to use each technique, and then walk you through the execution with a pragmatic, nuts and bolts example. Coverage includes extensive, in-depth discussion of advanced statistical techniques, data visualization, predictive analytics, and SPSS programming, including automation and integration with other languages like R and Python. You'll learn the best methods to power through an analysis, with more efficient, elegant, and accurate code. IBM SPSS Statistics is complex: true mastery requires a deep understanding of statistical theory, the user interface, and programming. Most users don't encounter all of the methods SPSS offers, leaving many little-known modules undiscovered. This book walks you through tools you may have never noticed, and shows you how they can be used to streamline your workflow and enable you to produce more accurate results. Conduct a more efficient and accurate analysis Display complex relationships and create better visualizations Model complex interactions and master predictive analytics Integrate R and Python with SPSS Statistics for more efficient, more powerful code These «hidden tools» can help you produce charts that simply wouldn't be possible any other way, and the support for other programming languages gives you better options for solving complex problems. If you're ready to take advantage of everything this powerful software package has to offer, SPSS Statistics for Data Analysis and Visualization is the expert-led training you need.
Чтобы скачать книгу, отключите блокировку рекламы. Спасибо!