Produktbild: Applied Statistical Methods
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Applied Statistical Methods Including Nonparametric and Bayesian Approaches

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

23.06.2025

Abbildungen

schwarz-weiss Illustrationen, Zeichnungen, schwarz-weiss, Tabellen, schwarz-weiss

Verlag

Taylor & Francis

Seitenzahl

374

Maße (L/B/H)

23,4/15,6/2,1 cm

Gewicht

690 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-03-245934-9

Beschreibung

Rezension

"...the book overall represents a thoughtful and integrative effort to present parametric and nonparametric approaches within a unified framework. For non-statisticians, it can serve as an accessible guide to surveying a range of alternative methods without the technical demands of more specialized texts. The book may prove useful for motivated readers who are willing to supplement the material with more advanced statistical references (e.g., Wilcox Citation2021). In addition, instructors may also find it a helpful resource when choosing which nonparametric methods to teach for students in applied fields."

-Inhan Kang, The American Statistician, 2026.

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Taschenbuch

Erscheinungsdatum

23.06.2025

Abbildungen

schwarz-weiss Illustrationen, Zeichnungen, schwarz-weiss, Tabellen, schwarz-weiss

Verlag

Taylor & Francis

Seitenzahl

374

Maße (L/B/H)

23,4/15,6/2,1 cm

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Sprache

Englisch

ISBN

978-1-03-245934-9

EU-Ansprechpartner

Taylor & Francis Verlag GmbH
Kaufingerstraße 24
80331 München
DE
GPSR@taylorandfrancis.com

Herstelleradresse

Taylor & Francis Group
5 Howick Place
SW1P 1WG London
UK
GPSR@taylorandfrancis.com

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  • Produktbild: Applied Statistical Methods
  • 1. Introduction

    2. Theoretical Foundation

    3. One Sample Parameter Estimation

    4. Comparing Measures of Central Tendency Between Two Independent Groups

    5. Comparing Measures of Central Tendency Between More Than Two Independent Groups

    6. Factorial Designs

    7. Easures Analysis of Variance and Split Plot Designs

    8. Correlation

    9. Ordinary Least Squares Linear Regression

    10. Robust Linear Regression Models

    11. Regression for Dichotomous Dependent Variables

    12. Advanced Issues in Regression Modeling

    13. Multilevel Modeling