
Outliers in Statistical Data (Probability & Mathematical Statistics S.)
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Beschreibung
"Outliers in Statistical Data" von Toby Lewis ist ein Fachbuch, das sich mit der Identifizierung, Analyse und dem Umgang mit Ausreißern in statistischen Datensätzen beschäftigt. Das Buch gehört zur Reihe "Probability & Mathematical Statistics" und bietet eine umfassende Einführung in die Konzepte und Methoden, die notwendig sind, um Ausreißer zu erkennen und deren Einfluss auf statistische Analysen zu verstehen. Lewis diskutiert verschiedene Arten von Ausreißern und stellt mathematische Techniken vor, um diese zu identifizieren. Dazu gehören sowohl klassische Ansätze als auch moderne Methoden der Datenanalyse. Das Buch behandelt auch die Auswirkungen von Ausreißern auf statistische Modelle und Schätzungen sowie Strategien zur Anpassung oder Bereinigung der Daten. Durch zahlreiche Beispiele und Fallstudien hilft das Werk den Lesern, ein tieferes Verständnis für die Herausforderungen im Umgang mit ungewöhnlichen Datenpunkten zu entwickeln. Es richtet sich an Statistik-Studierende, Forscher und Praktiker, die ihre Fähigkeiten im Umgang mit komplexen Datensätzen verbessern möchten.
Produktdetails

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Über den Autor
- paperback
- 488 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Hardcover
- 480 Seiten
- Erschienen 1980
- Wiley-Interscience
- Gebunden
- 139 Seiten
- Erschienen 2015
- Atlantis Press
- paperback
- 936 Seiten
- Erschienen 2007
- Cengage Learning
- hardcover
- 689 Seiten
- Erschienen 2015
- Birkhäuser
- hardcover
- 540 Seiten
- Erschienen 2024
- Springer
- hardcover
- 502 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- Kartoniert
- 357 Seiten
- Erschienen 2014
- Routledge
- Hardcover
- 456 Seiten
- Erschienen 2000
- Wiley-Interscience
- paperback
- 434 Seiten
- Erschienen 2012
- McGraw Hill
- Hardcover
- 404 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- hardcover
- 192 Seiten
- Erschienen 2021
- Wiley
- Kartoniert
- 408 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer Spektrum