Statistical Inference as Severe Testing: How to Get Beyond the Statistics Wars
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Beschreibung
"Statistical Inference as Severe Testing: How to Get Beyond the Statistics Wars" von Deborah G. Mayo ist ein Buch, das sich mit der Debatte um die Methoden und Philosophien der statistischen Inferenz beschäftigt. Mayo argumentiert für einen Ansatz, den sie als "severe testing" bezeichnet. Dieser Ansatz betont die Bedeutung strenger Tests zur Bewertung von Hypothesen und Theorien, um zu vermeiden, dass voreilige Schlüsse gezogen werden. Das Buch setzt sich kritisch mit traditionellen Methoden auseinander und bietet eine Alternative zu den oft kontrovers diskutierten Praktiken wie dem übermäßigen Vertrauen auf p-Werte. Mayo plädiert für eine Philosophie der Statistik, die darauf abzielt, Fehler aufzudecken und Unsicherheiten zu quantifizieren, anstatt lediglich Signifikanz nachzuweisen. Durch zahlreiche Beispiele und Fallstudien illustriert sie ihre Argumente und zeigt auf, wie "severe testing" in der Praxis umgesetzt werden kann. Das Werk richtet sich sowohl an Statistiker als auch an Wissenschaftler aus anderen Disziplinen, die ein tieferes Verständnis für robuste statistische Methoden entwickeln möchten.
Produktdetails
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Über den Autor
- Gebundene Ausgabe
- 514 Seiten
- Erschienen 2020
- Wiley
- Kartoniert
- 320 Seiten
- Erschienen 2004
- Oxford University Press
- hardcover
- 484 Seiten
- Erschienen 1998
- Hodder Arnold
- hardcover
- 400 Seiten
- Erschienen 2010
- Cambridge University Press
- Gebunden
- 590 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- hardcover
- 344 Seiten
- Erschienen 2012
- Wiley
- Kartoniert
- 211 Seiten
- Erschienen 2014
- Campus Verlag
- Taschenbuch
- 480 Seiten
- Erschienen 2016
- Wiley
- hardcover
- 226 Seiten
- Erschienen 1994
- Taylor & Francis Ltd
- hardcover
- 233 Seiten
- Erschienen 2010
- Wiley-ISTE
- paperback
- 448 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer



