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Robust Nonparametric Statistical Methods

Thomas P Hettmansperger, Joseph W McKean
305,45 €
+ 610 points
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Description

Presenting an extensive set of tools and methods for data analysis, Robust Nonparametric Statistical Methods, Second Edition covers univariate tests and estimates with extensions to linear models, multivariate models, times series models, experimental designs, and mixed models. It follows the approach of the first edition by developing rank-based methods from the unifying theme of geometry. This edition, however, includes more models and methods and significantly extends the possible analyses based on ranks.

New to the Second Edition

  • A new section on rank procedures for nonlinear models
  • A new chapter on models with dependent error structure, covering rank methods for mixed models, general estimating equations, and time series
  • New material on the development of computationally efficient affine invariant/equivariant sign methods based on transform-retransform techniques in multivariate models

Taking a comprehensive, unified approach to statistical analysis, the book continues to describe one- and two-sample problems, the basic development of rank methods in the linear model, and fixed effects experimental designs. It also explores models with dependent error structure and multivariate models. The authors illustrate the implementation of the methods using many real-world examples and R. More information about the data sets and R packages can be found at www.crcpress.com

Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
554
Langue:
Anglais
Collection :

Caractéristiques

EAN:
9781439809082
Date de parution :
20-12-10
Format:
Livre relié
Format numérique:
Genaaid
Dimensions :
178 mm x 254 mm
Poids :
1133 g

Les avis