Nonparametric Hypothesis Testing (eBook)
256 Seiten
John Wiley & Sons (Verlag)
978-1-118-76347-6 (ISBN)
Nonparametric testing problems are frequently encountered in many scientific disciplines, such as engineering, medicine and the social sciences. This book summarizes traditional rank techniques and more recent developments in permutation testing as robust tools for dealing with complex data with low sample size.
Key Features:
* Examines the most widely used methodologies of nonparametric testing.
* Includes extensive software codes in R featuring worked examples, and uses real case studies from both experimental and observational studies.
* Presents and discusses solutions to the most important and frequently encountered real problems in different fields.
Features a supporting website (www.wiley.com/go/hypothesis_testing) containing all of the data sets examined in the book along with ready to use R software codes.
Nonparametric Hypothesis Testing combines an up to date overview with useful practical guidance to applications in R, and will be a valuable resource for practitioners and researchers working in a wide range of scientific fields including engineering, biostatistics, psychology and medicine.
Stefano Bonnini, Assistant Professor of Statistics, Faculty of Economics, Department of Economics, University of Ferrara, Italy. Livio Corain, Assistant Professor of Statistics, Faculty of Engineering, Department of Management and Engineering, University of Padova, Italy. Marco Marozzi, Associate Professor of Statistics, Faculty of Economics, Department of Economics and Statistics, University of Calabria, Italy. Luigi Salmaso, Full Professor of Statistics, Faculty of Engineering, University of Padova, Italy.
"The book combines an up to date overview with useful
practical guidance to applications in R, and will be a valuable
resource for practitioners and researchers working in a wide range
of scientific fields including engineering, biostatistics,
psychology and medicine." (Zentralblatt MATH, 1
October 2014)
Erscheint lt. Verlag | 1.7.2014 |
---|---|
Reihe/Serie | Wiley Series in Probability and Statistics | Wiley Series in Probability and Statistics |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik |
Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik | |
Technik | |
Schlagworte | Angewandte Wahrscheinlichkeitsrechnung u. Statistik • Applied Probability & Statistics • Computational & Graphical Statistics • nichtparametrische Statistik • nichtparametrische Verfahren • Nonparametric Analysis • Rechnergestützte u. graphische Statistik • Rechnergestützte u. graphische Statistik • Statistics • Statistik |
ISBN-10 | 1-118-76347-5 / 1118763475 |
ISBN-13 | 978-1-118-76347-6 / 9781118763476 |
Haben Sie eine Frage zum Produkt? |
Größe: 3,3 MB
Kopierschutz: Adobe-DRM
Adobe-DRM ist ein Kopierschutz, der das eBook vor Mißbrauch schützen soll. Dabei wird das eBook bereits beim Download auf Ihre persönliche Adobe-ID autorisiert. Lesen können Sie das eBook dann nur auf den Geräten, welche ebenfalls auf Ihre Adobe-ID registriert sind.
Details zum Adobe-DRM
Dateiformat: PDF (Portable Document Format)
Mit einem festen Seitenlayout eignet sich die PDF besonders für Fachbücher mit Spalten, Tabellen und Abbildungen. Eine PDF kann auf fast allen Geräten angezeigt werden, ist aber für kleine Displays (Smartphone, eReader) nur eingeschränkt geeignet.
Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen eine
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen eine
Geräteliste und zusätzliche Hinweise
Zusätzliches Feature: Online Lesen
Dieses eBook können Sie zusätzlich zum Download auch online im Webbrowser lesen.
Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.
aus dem Bereich