Numerical Methods of Statistics -  John F. Monahan

Numerical Methods of Statistics (eBook)

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2011 | 1. Auflage
Cambridge University Press (Verlag)
978-1-139-06494-1 (ISBN)
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This book explains how computer software is designed to perform the tasks required for sophisticated statistical analysis. For statisticians, it examines the nitty-gritty computational problems behind statistical methods. For mathematicians and computer scientists, it looks at the application of mathematical tools to statistical problems. The first half of the book offers a basic background in numerical analysis that emphasizes issues important to statisticians. The next several chapters cover a broad array of statistical tools, such as maximum likelihood and nonlinear regression. The author also treats the application of numerical tools, numerical integration and random number generation are explained in a unified manner reflecting complementary views of Monte Carlo methods. Each chapter contains exercises that range from simple questions to research problems. Most of the examples are accompanied by demonstration and source code available from the author's website. New in this second edition are demonstrations coded in R, as well as new sections on linear programming and the Nelder-Mead search algorithm.


This book explains how computer software is designed to perform the tasks required for sophisticated statistical analysis. For statisticians, it examines the nitty-gritty computational problems behind statistical methods. For mathematicians and computer scientists, it looks at the application of mathematical tools to statistical problems. The first half of the book offers a basic background in numerical analysis that emphasizes issues important to statisticians. The next several chapters cover a broad array of statistical tools, such as maximum likelihood and nonlinear regression. The author also treats the application of numerical tools; numerical integration and random number generation are explained in a unified manner reflecting complementary views of Monte Carlo methods. Each chapter contains exercises that range from simple questions to research problems. Most of the examples are accompanied by demonstration and source code available from the author''s website. New in this second edition are demonstrations coded in R, as well as new sections on linear programming and the Nelder–Mead search algorithm.
Erscheint lt. Verlag 17.5.2011
Sprache englisch
Themenwelt Sachbuch/Ratgeber
Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Mathematik / Informatik Mathematik Analysis
Mathematik / Informatik Mathematik Statistik
Sozialwissenschaften Politik / Verwaltung
ISBN-10 1-139-06494-0 / 1139064940
ISBN-13 978-1-139-06494-1 / 9781139064941
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