Cantitate/Preț
Produs

In All Likelihood: Statistical Modelling and Inference Using Likelihood: Oxford Statistical Science Series

Autor Yudi Pawitan
en Limba Engleză Hardback – 31 mar 2026

În cadrul programelor avansate de statistică și probabilități, studiul inferenței reprezintă coloana vertebrală a analizei de date, iar In All Likelihood se poziționează ca un text fundamental în acest sens. Ne-a atras atenția modul în care Yudi Pawitan reușește să transforme conceptul de verosimilitate dintr-un simplu instrument de estimare punctuală într-un cadru teoretic complet pentru construcția și înțelegerea modelelor statistice moderne. Această a doua ediție, publicată de OUP OXFORD în seria Oxford Statistical Science Series, rafinează prezentarea prin prioritizarea intuiției și a exemplelor complexe din lumea reală în detrimentul problemelor teoretice sterile.

Subliniem că volumul acoperă aceeași arie tematică precum Statistical Models de A. C. Davison, însă se diferențiază printr-o abordare mai puțin axată pe formalismul matematic pur și mai mult pe raționamentul euristic necesar practicianului. În timp ce Davison oferă o panoramă vastă, Pawitan se concentrează pe coeziunea perspectivei likelihood, integrând natural tehnici contemporane precum modelele ierarhice generalizate și metodele de netezire nonparametrică. Merită menționat că lucrarea reflectă preocupările autorului exprimate și în Philosophies, Puzzles and Paradoxes, unde acesta explorează subiectivitatea interpretării datelor; în acest manual, acea viziune este transpusă într-o metodologie riguroasă dar flexibilă, adaptată resurselor computaționale actuale. Textul reușește să evite dihotomia rigidă dintre frecventiști și bayesieni, oferind o a treia cale ce va fi primită cu entuziasm de cercetătorii care caută o bază solidă pentru modelarea statistică.

Citește tot Restrânge

Din seria Oxford Statistical Science Series


Specificații

ISBN-13: 9780198950929
ISBN-10: 0198950926
Pagini: 576
Ilustrații: 30 b/w figures
Dimensiuni: 162 x 240 x 32 mm
Greutate: 1.09 kg
Ediția:2nd edition
Editura: OUP OXFORD
Colecția OUP Oxford
Seria Oxford Statistical Science Series

Locul publicării:Oxford, United Kingdom

De ce să citești această carte

Această carte este ideală pentru studenții la masterat sau doctorat și pentru cercetătorii care doresc să stăpânească inferența bazată pe verosimilitate fără a se pierde în demonstrații matematice excesive. Cititorul câștigă o înțelegere profundă a modelelor liniare generalizate și a algoritmilor moderni (precum EM), primind un set de instrumente conceptuale aplicabile imediat în analiza datelor complexe, sprijinite de exemple practice și o structură pedagogică modernă.


Despre autor

Yudi Pawitan este un cercetător și autor recunoscut în domeniul statisticii, cunoscut pentru contribuțiile sale la dezvoltarea modelelor liniare generalizate. Lucrările sale, precum Generalized Linear Models with Random Effects, au devenit referințe în domeniu, extinzând teoriile clasice către aplicații practice complexe. Pawitan explorează nu doar aspectele tehnice ale statisticii, ci și fundamentele filozofice și paradoxurile interpretării datelor, perspectivă care îi permite să scrie manuale ce pun accent pe înțelegerea intuitivă și pe contextul real al cercetării științifice. În prezent, activitatea sa este strâns legată de metodele moderne de inferență și modelare ierarhică.


Descriere

This new, updated second edition of In All Likelihood explores the central role of likelihood in a wide spectrum of statistical problems, ranging from simple comparisons-such as evaluating accident rates between two groups-to sophisticated analyses involving generalized linear models and semiparametric methods. Rather than treating likelihood merely as a tool for point estimation, the book highlights its broader value as a foundational framework for constructing, understanding and computational implementation of statistical models. It emphasizes how likelihood perspectives inform model development, assessment, and inference in a cohesive and intuitive way.While grounded in essential mathematical theory, the book adopts an informal and accessible approach, using heuristic reasoning and illustrative, realistic examples to convey key ideas. It avoids overly contrived problems that yield to theoretically clean and closed-form solutions, instead embracing more realistic and complex real-world data analysis made tractable by modern computing resources. This perspective helps focus attention on the statistical reasoning behind model choice and interpretation.The text also integrates a wide range of modern topics that extend classical likelihood theory, including generalized and hierarchical generalized linear models, nonparametric smoothing techniques, robust methods, the EM algorithm, and empirical likelihood. Suitable for students, researchers, and practitioners, this book provides both foundational insights and contemporary perspectives on likelihood-based statistical modelling.

Recenzii

9780199671229
This is a splendid book with its contents thoroughly covering all likelihood ... Statements are firm, and explanations are full and clear. This book may be used as a reference work. It is strongly recommended as an academic library volume, and individually for statistics lecturers, advanced students, and researchers.
To those of us to whom it is a continuing irritation to be told that there are only two kinds of statisticians, freqentist and Bayesian, this book will come as an enormous relief ... a remarkable book, which deserves the widest distribution; I hope it will gain many converts to the likelihood school.

Notă biografică

Yudi Pawitan graduated with a PhD in Statistics in 1987 from the University of California at Davis and has been Professor of Biostatistics since 2001 at the Department of Medical Epidemiology and Biostatistics, Karolinska Institutet, Stockholm, Sweden. He has worked in many areas of statistical applications, including time series analyses, medical imaging, and modelling and analysis of high-throughput molecular data. He has published more than 200 peer-reviewed research papers, split about equally between methodology and applied publications. He is co-author of the monograph Generalized Linear Models with Random Effects (2017) together with Youngjo Lee and John Nelder, which covers likelihood-based statistical modelling and inference in hierarchical GLMs. More recently, together with Youngjo Lee, he published Philosophies, Puzzles and Paradoxes, a book on statistical philosophy.