in statistical inference. The book is divided into four parts: Part I contains the basic concepts of statistical inference, including probability distributions, Bayesian inference, likelihood theory, and confidence intervals. Part II covers statistical inference with parametric models, including estimation and hypothesis testing. Part III explores nonparametric and semi-parametric methods, including rank statistics and empirical processes. Part IV is concerned with applications of statistical inference in medicine, engineering, social sciences, and other fields. The book concludes with an epilogue that discusses the challenges facing statistical inference today and tomorrow. The author's approach to statistical inference is based on his belief that the field should be grounded in sound mathematical principles and that these principles should be used to develop a personal paradigm for understanding technological process. He argues that this approach will allow researchers to make better decisions about which statistical methods to use and when. The book is written at a level accessible to graduate students or advanced undergraduates who have completed courses in probability and statistics. It includes over 100 exercises and examples from various fields, as well as computer simulations and datasets to help readers apply the concepts to real-world problems. The author also provides a comprehensive reference list and a detailed index to facilitate further study. In "Theory of Statistical Inference Anthony Almudevar presents a unified treatment of the foundational ideas of modern statistical inference, emphasizing the application of mathematical theory to the problem of inference and leading to an optimization theory allowing the choice of those statistical methods yielding the most efficient use of data. The book is divided into four parts: Part I contains the basic concepts of statistical inference, including probability distributions, Bayesian inference, likelihood theory, and confidence intervals. Part II covers statistical inference with parametric models, including estimation and hypothesis testing.

в статистическом выводе. Книга разделена на четыре части: Часть I содержит основные понятия статистического вывода, включая распределения вероятностей, байесовский вывод, теорию правдоподобия и доверительные интервалы. Часть II охватывает статистический вывод с параметрическими моделями, включая оценку и проверку гипотез. В части III рассматриваются непараметрические и полупараметрические методы, включая статистику рангов и эмпирические процессы. Часть IV посвящена применению статистического вывода в медицине, инженерии, социальных науках и других областях. Книга завершается эпилогом, в котором обсуждаются проблемы, с которыми сталкиваются статистические выводы сегодня и завтра. Подход автора к статистическому выводу основан на его убеждении, что область должна быть основана на надежных математических принципах и что эти принципы должны использоваться для разработки личной парадигмы понимания технологического процесса. Он утверждает, что такой подход позволит исследователям лучше принимать решения о том, какие статистические методы использовать и когда. Книга написана на уровне, доступном для аспирантов или продвинутых магистрантов, окончивших курсы по вероятности и статистике. Он включает в себя более 100 упражнений и примеров из различных областей, а также компьютерное моделирование и наборы данных, чтобы помочь читателям применить концепции к реальным проблемам. Автор также предоставляет исчерпывающий список литературы и подробный индекс для облегчения дальнейшего изучения. В «Theory of Statistical Inference» Энтони Альмудевар представляет унифицированную обработку основополагающих идей современного статистического вывода, подчеркивая применение математической теории к проблеме вывода и приводя к теории оптимизации, позволяющей выбирать те статистические методы, которые дают наиболее эффективное использование данных. Книга разделена на четыре части: Часть I содержит основные понятия статистического вывода, включая распределения вероятностей, байесовский вывод, теорию правдоподобия и доверительные интервалы. Часть II охватывает статистический вывод с параметрическими моделями, включая оценку и проверку гипотез.

en la conclusión estadística. libro se divide en cuatro partes: La parte I contiene conceptos básicos de inferencia estadística, incluyendo distribuciones de probabilidad, inferencia bayesiana, teoría de la plausibilidad e intervalos de confianza. La Parte II abarca la conclusión estadística con modelos paramétricos, incluyendo la evaluación y verificación de hipótesis. En la parte III se examinan los métodos no paramétricos y semiparamétricos, incluidas las estadísticas de rango y los procesos empíricos. La parte IV se centra en la aplicación de la inferencia estadística en medicina, ingeniería, ciencias sociales y otros campos. libro concluye con un epílogo en el que se discuten los retos a los que se enfrentan hoy y mañana las conclusiones estadísticas. enfoque del autor a la conclusión estadística se basa en su creencia de que el campo debe basarse en principios matemáticos confiables y que estos principios deben usarse para desarrollar un paradigma personal de comprensión del proceso tecnológico. Sostiene que este enfoque permitirá a los investigadores tomar mejores decisiones sobre qué métodos estadísticos utilizar y cuándo. libro está escrito a un nivel disponible para estudiantes de posgrado o de pregrado avanzado que hayan completado cursos de probabilidad y estadística. Incluye más de 100 ejercicios y ejemplos de diferentes áreas, así como simulaciones por computadora y conjuntos de datos para ayudar a los lectores a aplicar conceptos a problemas reales. autor también proporciona una lista exhaustiva de la literatura y un índice detallado para facilitar el estudio posterior. En «Teoría de la Inferencia Estadística», Anthony Almudévar presenta un tratamiento unificado de las ideas subyacentes de la inferencia estadística moderna, destacando la aplicación de la teoría matemática al problema de la inferencia y dando lugar a una teoría de la optimización que permite elegir aquellos métodos estadísticos que dan el uso más eficaz de los datos. libro se divide en cuatro partes: La parte I contiene conceptos básicos de inferencia estadística, incluyendo distribuciones de probabilidad, inferencia bayesiana, teoría de la plausibilidad e intervalos de confianza. La Parte II abarca la conclusión estadística con modelos paramétricos, incluyendo la evaluación y verificación de hipótesis.

nell'output statistico. Il libro è suddiviso in quattro parti: la parte I contiene i concetti di base dell'output statistico, inclusa la distribuzione delle probabilità, la conclusione bayesiana, la teoria della plausibilità e gli intervalli di fiducia. La parte II comprende l'output statistico con modelli parametrici, inclusa la valutazione e la verifica delle ipotesi. La parte III affronta le tecniche non parametriche e semiarametriche, incluse le statistiche di rango e i processi empirici. La parte IV è dedicata all'applicazione dell'output statistico in medicina, ingegneria, scienze sociali e altri settori. Il libro si conclude con un epilogo in cui si discutono i problemi che le conclusioni statistiche affrontano oggi e domani. L'approccio dell'autore alla conclusione statistica si basa sulla sua convinzione che il campo deve basarsi su principi matematici affidabili e che questi principi devono essere utilizzati per sviluppare un paradigma personale di comprensione del processo tecnologico. Sostiene che questo approccio consentirà ai ricercatori di decidere meglio quali metodi statistici usare e quando. Il libro è scritto su un livello disponibile per studenti laureati o laureati in laurea, laureati in probabilità e statistiche. Include più di 100 esercizi e esempi provenienti da diversi ambiti, oltre alla simulazione informatica e set di dati per aiutare i lettori ad applicare i concetti ai problemi reali. L'autore fornisce anche un elenco completo della letteratura e un indice dettagliato per facilitare l'esplorazione. In Theory of Statistical Inference, Anthony Almudevar presenta un'elaborazione unificata delle idee di base dell'output statistico moderno, sottolineando l'applicazione della teoria matematica al problema dell'output e portando a una teoria di ottimizzazione che permette di scegliere i metodi statistici che consentono l'uso più efficiente dei dati. Il libro è suddiviso in quattro parti: la parte I contiene i concetti di base dell'output statistico, inclusa la distribuzione delle probabilità, la conclusione bayesiana, la teoria della plausibilità e gli intervalli di fiducia. La parte II comprende l'output statistico con modelli parametrici, inclusa la valutazione e la verifica delle ipotesi.

''

統計出力。この本は4つの部分に分かれています。Part Iには、確率分布、ベイズ推論、確率理論、信頼区間などの統計的推論の基本的な概念が含まれています。Part IIは、推定と仮説テストを含むパラメトリックモデルによる統計推論を対象としています。Part IIIは、ランク統計や経験的プロセスを含む、非パラメトリックおよびセミパラメトリック手法に対応しています。パートIVは、医学、工学、社会科学およびその他の分野における統計的推論の適用を扱う。本書は、今日と明日の統計的結論が直面する課題について論じたエピローグで締めくくっています。統計的推論へのアプローチは、フィールドは信頼できる数学的原理に基づいているべきであり、これらの原理は技術プロセスを理解するための個人的なパラダイムを開発するために使用されるべきであるという彼の信念に基づいている。彼は、このアプローチは、研究者が使用する統計的方法についてより良い意思決定をすることを可能にすると主張しています。この本は、確率と統計のコースを修了した卒業生または上級の学部生が利用できるレベルで書かれています。100以上の演習と様々な分野の例、ならびに現実世界の問題に概念を適用するためのコンピュータシミュレーションとデータセットが含まれています。著者はまた、さらなる研究を容易にするための包括的な参照リストと詳細なインデックスを提供します。統計推論の理論では、Anthony Almudevarは、現代の統計推論の基本的なアイデアの統一された処理を提示し、推論問題への数学理論の適用を強調し、データの最も効率的な使用を与えるそれらの統計的方法を選択することができる最適化理論につながります。この本は4つの部分に分かれています。Part Iには、確率分布、ベイズ推論、確率理論、信頼区間などの統計的推論の基本的な概念が含まれています。Part IIは、推定と仮説テストを含むパラメトリックモデルによる統計推論を対象としています。