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Titlebook: Vorlesungen über Mathematische Statistik; Helmut Pruscha Textbook 2000 B. G. Teubner Stuttgart · Leipzig · Wiesbaden 2000 Bootstrap-Method

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 16:38:54 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
書目名稱Vorlesungen über Mathematische Statistik
編輯Helmut Pruscha
視頻videohttp://file.papertrans.cn/985/984831/984831.mp4
概述für Studenten der Mathematik, Finanz-, und Wirtschaftsmathematik und Informatik.Begleittext zur einer einführenden Vorlesung für Mathematiker und Informatiker
圖書封面Titlebook: Vorlesungen über Mathematische Statistik;  Helmut Pruscha Textbook 2000 B. G. Teubner Stuttgart · Leipzig · Wiesbaden 2000 Bootstrap-Method
描述Der vorliegende Text zur mathematischen Statistik richtet sich an Studenten der Mathematik, der Informatik und der Statistik. Das Buch ist so organisiert, dass sich ein Teil des Inhalts auch als Einführungskurs in die mathematische Statistik verwenden l?sst. Der Stoff umfasst: grundlegende Verfahren und Konzepte der Statistik - lineare, nichtlineare und einfache nichtparametrische Modelle - klassische und asymptotische Sch?tz- und Testtheorie - Bootstrap Methoden - nichtparametrische Kurvensch?tzer - Exkurse und Anh?nge mit dem ben?tigten Stoff aus der Wahrscheinlichkeitstheorie.
出版日期Textbook 2000
關(guān)鍵詞Bootstrap-Methoden; Einfache nichtparametrische Modelle; Konfidenzintervall; Konfidenzintervalle; Konzep
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-322-82966-5
isbn_softcover978-3-519-02393-7
isbn_ebook978-3-322-82966-5
copyrightB. G. Teubner Stuttgart · Leipzig · Wiesbaden 2000
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書目名稱Vorlesungen über Mathematische Statistik影響因子(影響力)




書目名稱Vorlesungen über Mathematische Statistik影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱Vorlesungen über Mathematische Statistik網(wǎng)絡(luò)公開度




書目名稱Vorlesungen über Mathematische Statistik網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名




書目名稱Vorlesungen über Mathematische Statistik被引頻次




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 23:09:16 | 只看該作者
Textbook 2000 und Konzepte der Statistik - lineare, nichtlineare und einfache nichtparametrische Modelle - klassische und asymptotische Sch?tz- und Testtheorie - Bootstrap Methoden - nichtparametrische Kurvensch?tzer - Exkurse und Anh?nge mit dem ben?tigten Stoff aus der Wahrscheinlichkeitstheorie.
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 02:40:51 | 只看該作者
Einfache nichtparametrische Modelle, stetige Verteilungsfunktion . besitzen. Gelegentlich treten weitere Voraussetzungen an . hinzu. Wir besprechen zun?chst Statistiken, die aus den Rangzahlen der Beobachtungen berechnet werden. Dann werden Statistiken vorgestellt, die auf der empirischen Verteilungsfunktion der Stichprobe basieren.
地板
發(fā)表于 2025-3-22 06:13:04 | 只看該作者
,Nichtparametrische Kurvensch?tzer,ungswert der Kriteriumsvariablen . in Abh?ngigkeit vom Regressor . beschreibt (im Abschnitt 2). In beiden F?llen wird aus einer Zufallsstichprobe ein . ?. (.), X ∈ ?, berechnet und die Abweichung ?. (.) — . (.) . ∈ ?, studiert. Von besonderem Interesse ist dabei der erwartete integrierte quadratische Fehler, d. i. ..
5#
發(fā)表于 2025-3-22 09:25:02 | 只看該作者
dlegende Verfahren und Konzepte der Statistik - lineare, nichtlineare und einfache nichtparametrische Modelle - klassische und asymptotische Sch?tz- und Testtheorie - Bootstrap Methoden - nichtparametrische Kurvensch?tzer - Exkurse und Anh?nge mit dem ben?tigten Stoff aus der Wahrscheinlichkeitstheorie.978-3-519-02393-7978-3-322-82966-5
6#
發(fā)表于 2025-3-22 14:58:20 | 只看該作者
,Sch?tztheorie,von Sch?tzern aufgestellt wird, als eine Optimalit?tseigenschaft ausgezeichnet (.). Dann verwenden wir . und . Statistiken zur Charakterisierung von Optimalit?t innerhalb erwartungstreuer Sch?tzfunktionen.
7#
發(fā)表于 2025-3-22 18:33:49 | 只看該作者
8#
發(fā)表于 2025-3-22 22:10:16 | 只看該作者
Grundlegende Konzepte,re die Annahme einer Verteilung aus einer Exponentialfamilie. Bei einer solchen Verteilung ist das Auffinden einer suffizienten Statistik, das hei?t einer Funktion, welche die Stichprobe ohne Informationsverlust komprimiert, besonders einfach. Der Begriff der Suffizienz wird erg?nzt durch den der Vo
9#
發(fā)表于 2025-3-23 01:28:13 | 只看該作者
10#
發(fā)表于 2025-3-23 09:07:21 | 只看該作者
Einfache nichtparametrische Modelle,egt. In diesem Kapitel behandeln wir einige einfache statistische Modelle, bei denen ein endlich-dimensionaler Parameter nicht mehr ausreicht, um die Verteilung der Zufallsstichprobe .,..., . zu spezifizieren. Vielmehr setzen wir i. F. (neben der Unabh?ngigkeit) nur voraus, dass die Variablen . eine
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