Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Introduction to Principles of Evidence. Philosophy, Statistics

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Nicole Mee-Hyaang Jinn
ISBN: 9783659557101
Год издания: 2018
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 60
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 23208 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 207885
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: The context for my research is statistical inference, the process of making predictions or inferences about a population from observation and analyses of a sample. In this context, many researchers want to grasp exactly what inferences can be made that are valid, in the sense of being able to uphold or justify by argument or evidence. Another pressing question among users of statistical methods is: how can spurious relationships be distinguished from genuine ones? Underlying both of these issues is the concept of evidence. In response to these (and similar) questions, two questions I work on in this book are: (1) what is a genuine principle of evidence? and (2) do error probabilities have more than a long-run role? Concisely, I propose that suitable genuine principles of evidence should provide concrete guidelines on precisely how to examine error probabilities, with respect to a test’s aptitude for unmasking pertinent errors, which yield sound interpretations of statistical results.
Ключевые слова: Evidence, Statistical inference, Bayesian methods, Statistics Education, Evidential/Inferential Interpretations, Sampling distributions, Likelihood Principle, Error Statistics, Frequentist methods, Philosophy of Statistics