Maximum Likelihood Estimation in Small Samples (Griffin's Statistical Monographs & Courses ; No. 38)
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Beschreibung
"Maximum Likelihood Estimation in Small Samples" von L. R. Shenton ist ein Fachbuch, das sich mit der statistischen Methode der Maximum-Likelihood-Schätzung (MLE) befasst, insbesondere im Kontext kleiner Stichprobenumfänge. Das Buch gehört zur Reihe "Griffin's Statistical Monographs & Courses" und bietet eine detaillierte Analyse der Herausforderungen und Besonderheiten, die bei der Anwendung von MLE auf kleine Datensätze auftreten. Shenton untersucht theoretische Grundlagen und praktische Aspekte der MLE-Methode und diskutiert deren Effizienz und Genauigkeit in Situationen, in denen die Anzahl der Beobachtungen begrenzt ist. Der Autor präsentiert mathematische Modelle, leitet Schätzverfahren her und illustriert diese mit Beispielen aus der Praxis. Zudem werden Anpassungen vorgeschlagen, um Verzerrungen zu minimieren und die Zuverlässigkeit der Schätzungen zu verbessern. Das Buch richtet sich an Statistik-Studierende sowie an Fachleute aus Wissenschaft und Forschung, die ein tieferes Verständnis für fortgeschrittene Schätzmethoden gewinnen möchten.
Produktdetails
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Über den Autor
- hardcover
- 400 Seiten
- Erschienen 2010
- Cambridge University Press
- Gebunden
- 397 Seiten
- Erschienen 2003
- Springer
- Gebundene Ausgabe
- 514 Seiten
- Erschienen 2020
- Wiley
- Kartoniert
- 416 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Kartoniert
- 394 Seiten
- Erschienen 2004
- Springer Berlin Heidelberg
- hardcover
- 420 Seiten
- Erschienen 2022
- Springer
- hardcover
- 358 Seiten
- Erschienen 2011
- Birkhäuser
- paperback
- 448 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Gebunden
- 406 Seiten
- Erschienen 2006
- Springer
- Kartoniert
- 256 Seiten
- Erschienen 2001
- Springer
- Kartoniert
- 272 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer




