John E. Freund's Mathematical Statistics with Applications, Eighth Edition, provides a calculus-based introduction to the theory and application of statistics, based on comprehensive coverage that reflects the latest in statistical thinking, the teaching of statistics, and current practices. This text is appropriate for a two-semester or three-quarter calculus-based course in Introduction to Mathematical Statistics. It can also be used for a single-semester course emphasizing probability, probability distributions and densities, sampling, and classical statistical inference.
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.
CD-ROM contains datasets formatted for MINITAB, SAS, SPSS, JMP, Microsoft Excel, and ASCII, as well as MINITAB macros for doing bootstrapping and permutation tests.
Mathematical Statistics with Applications in R, Second Edition, offers a modern calculus-based theoretical introduction to mathematical statistics and applications. The book covers many modern statistical computational and simulation concepts that are not covered in other texts, such as the Jackknife, bootstrap methods, the EM algorithms, and Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods such as the Metropolis algorithm, Metropolis-Hastings algorithm and the Gibbs sampler. By combining the discussion on the theory of statistics with a wealth of real-world applications, the book helps students to approach statistical problem solving in a logical manner. This book provides a step-by-step procedure to solve real problems, making the topic more accessible. It includes goodness of fit methods to identify the probability distribution that characterizes the probabilistic behavior or a given set of data. Exercises as well as practical, real-world chapter projects are included, and each chapter has an optional section on using Minitab, SPSS and SAS commands. The text also boasts a wide array of coverage of ANOVA, nonparametric, MCMC, Bayesian and empirical methods; solutions to selected problems; data sets; and an image bank for students. Advanced undergraduate and graduate students taking a one or two semester mathematical statistics course will find this book extremely useful in their studies. Step-by-step procedure to solve real problems, making the topic more accessible Exercises blend theory and modern applications Practical, real-world chapter projects Provides an optional section in each chapter on using Minitab, SPSS and SAS commands Wide array of coverage of ANOVA, Nonparametric, MCMC, Bayesian and empirical methods
Zwölf Stories der jungen nigerianischen Bestsellerautorin Chimamanda Ngozi Adichie. Nigeria – Nordamerika: Zwei Welten, getrennt durch eine scheinbar unüberwindbare Kluft. Die nigerianische Heimat schwebt zwischen Tradition und Moderne, wird bedroht von Gewalt und Korruption. In Amerika hingegen hält das Leben nicht, was es verspricht. An den Rändern beider Kulturen werden die prekären Bande zwischen Kindern und Eltern, die verborgenen Vibrationen zwischen Männern und Frauen aufgespürt: Die Liebe wird in der Distanz auf die Probe gestellt und das Sich-Wiederfinden ist schwieriger als erwartet. In der Familie schleichen sich Spannungen ein, wenn der Strudel des Lebens ihre Mitglieder mitreißt. Diese sinnlichen und gleichsam klaren Einblicke in die Wirren des nigerianischen, in erster Linie aber des menschlichen Lebens überhaupt, machen diese Geschichten nicht nur zu Erzählungen einer außergewöhnlichen jungen afrikanischen Stimme, sondern zu ganz großer Literatur. »Chimamanda Adichie ist eine neue Autorin, die mit der Gabe der alten Geschichtenerzähler gesegnet ist.« Chinua Achebe
Noted for its integration of real-world data and case studies, this text offers sound coverage of the theoretical aspects of mathematical statistics. The authors demonstrate how and when to use statistical methods, while reinforcing the calculus that students have mastered in previous courses. Throughout theFifth Edition, the authors have added and updated examples and case studies, while also refining existing features that show a clear path from theory to practice.
A Course in Mathematical Statistics, Second Edition, contains enough material for a year-long course in probability and statistics for advanced undergraduate or first-year graduate students, or it can be used independently for a one-semester (or even one-quarter) course in probability alone. It bridges the gap between high and intermediate level texts so students without a sophisticated mathematical background can assimilate a fairly broad spectrum of the theorems and results from mathematical statistics. The coverage is extensive, and consists of probability and distribution theory, and statistical inference. * Contains 25% new material * Includes the most complete coverage of sufficiency * Transformation of Random Vectors * Sufficiency / Completeness / Exponential Families * Order Statistics * Elements of Nonparametric Density Estimation * Analysis of Variance (ANOVA) * Regression Analysis * Linear Models
This is the first text in a generation to re-examine the purpose of the mathematical statistics course. The book's approach interweaves traditional topics with data analysis and reflects the use of the computer with close ties to the practice of statistics. The author stresses analysis of data, examines real problems with real data, and motivates the theory. The book's descriptive statistics, graphical displays, and realistic applications stand in strong contrast to traditional texts that are set in abstract settings. Important Notice: Media content referenced within the product description or the product text may not be available in the ebook version.
This textbook succeeds like no other in providing a clear explanation of microeconomic theory while also elucidating how to interpret analytical results. The new edition has been expanded with a chapter on econometrics. In addition, it includes new examples of applied microeconomics based on Silicon Valley firms.
Mathematical Statistics with Applications provides a calculus-based theoretical introduction to mathematical statistics while emphasizing interdisciplinary applications as well as exposure to modern statistical computational and simulation concepts that are not covered in other textbooks. Includes the Jackknife, Bootstrap methods, the EM algorithms and Markov chain Monte Carlo methods. Prior probability or statistics knowledge is not required. Step-by-step procedure to solve real problems, making the topic more accessible Exercises blend theory and modern applications Practical, real-world chapter projects Provides an optional section in each chapter on using Minitab, SPSS and SAS commands
Eine Vorlesung zur Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie gehört – neben den Standardvorlesungen Analysis und Lineare Algebra – zur Grundausbildung eines jeden Mathematikers. Vielen Studierenden bereitet der Umgang mit dem "Zufall" Schwierigkeiten. Das Ziel des vorliegenden Buches ist, eine leicht lesbare und gründliche Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie zu bieten; eine Vielzahl von anschaulichen und sorgfältig ausgewählten Beispielen soll den Studierenden helfen, den Zufall in den Griff zu bekommen. Dabei ist dem Autor eine klare und vollständige Darstellung der Theorie ebenso wichtig wie Beispiele und Abbildungen, die schwer aussehende Sachverhalte verdeutlichen. In zahlreichen Abbildungen und in über 100 Beispielen wird die Theorie illustriert und in verständlichen Worten formuliert. Der Inhalt des Buches ist klassisch und deckt eine erste Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie – der Theorie des Zufalls – ab.
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.
Mit seiner Unternehmensführung ist Toyota seit langem Vorbild für Firmen aus den unterschiedlichsten Branchen. Fast alle Automobilhersteller versuchten mehr oder weniger erfolgreich das legendäre Toyota-Produktionssystem (TPS) zu kopieren, das zum Ziel hat, die Kundenzufriedenheit in den drei Bereichen Qualität, Lieferzeit und Kosten zu erhöhen. Aufgrund des verschärften Wettbewerbs in der Automobilbranche drängt sich jetzt die Frage nach den Faktoren des Erfolgs immer mehr in den Mittelpunkt. Jeffrey K. Liker befasst sich in seinem Buch „Der Toyota Weg“ ausführlich mit dem warum und wieso. Aus zahlreichen Interviews und eigenen Anschauungen filtert der Autor die 14 Managementprinzipien heraus, die den Kern des Toyota-Erfolgs ausmachen. Diese Prinzipien untermauert er eindrucksvoll mit einer Fülle von Details, Anekdoten und Interview-Auszügen. Leicht verständlich erklärt er dem Leser die Managementsysteme, die Denkweise und die Philosophie, auf denen der Erfolg von Toyota basiert. So vermittelt er wertvolle Erkenntnisse, die sich auf jeden beliebigen Geschäftszweig bzw. jede Geschäftssituation übertragen lassen.
Der römische Kaiser Marc Aurel nimmt wahr, dass er sich an der Macht verändert hat. Er reflektiert seine grundlegenden ethischen Prinzipien. Auch bemerkt er, dass seine Macht die Art der anderen verändert hat, sich ihm zu nähern: Wie umgehen mit Schmeichlern und Heuchlern? Der Stoiker Marc Aurel folgt in vielerlei Hinsicht Seneca und Epikur, entwickelt aber auch eigene philosophische Ideen. Die »Selbstbetrachtungen« von Marc Aurel bieten einen seltenen Einblick in die Gefühls- und Gedankenwelt eines römischen Kaisers. Das Buch füllt damit eine Lücke der Geschichtsschreibung, die sich vornehmlich an äußeren Ereignissen und deren Datum orientiert. Die »Selbstbetrachtungen« eignen sich sowohl zum zügigen Durchlesen, als auch zum gelegentlichen Blättern.
Now in its second edition, this textbook serves as an introduction to probability and statistics for non-mathematics majors who do not need the exhaustive detail and mathematical depth provided in more comprehensive treatments of the subject. The presentation covers the mathematical laws of random phenomena, including discrete and continuous random variables, expectation and variance, and common probability distributions such as the binomial, Poisson, and normal distributions. More classical examples such as Montmort's problem, the ballot problem, and Bertrand’s paradox are now included, along with applications such as the Maxwell-Boltzmann and Bose-Einstein distributions in physics. Key features in new edition: * 35 new exercises * Expanded section on the algebra of sets * Expanded chapters on probabilities to include more classical examples * New section on regression * Online instructors' manual containing solutions to all exercises“/p> Advanced undergraduate and graduate students in computer science, engineering, and other natural and social sciences with only a basic background in calculus will benefit from this introductory text balancing theory with applications. Review of the first edition: This textbook is a classical and well-written introduction to probability theory and statistics. ... the book is written ‘for an audience such as computer science students, whose mathematical background is not very strong and who do not need the detail and mathematical depth of similar books written for mathematics or statistics majors.’ ... Each new concept is clearly explained and is followed by many detailed examples. ... numerous examples of calculations are given and proofs are well-detailed." (Sophie Lemaire, Mathematical Reviews, Issue 2008 m)

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