Cantitate/Preț
Produs

Statistics

Autor David W Scott
en Limba Engleză Paperback – 2 iul 2020

Găsim în această lucrare un suport de curs optim pentru nivelul de licență, fiind structurată special pentru a acoperi programa unui singur semestru universitar. Statistics propune o introducere matematică concisă, esențială pentru studenții de la facultățile de profil tehnic, economic sau științe naturale. Autorul, David W Scott, reușește să integreze natural experimentele discrete și cele continue, apelând la modele intuitive și la probabilitatea geometrică pentru a explica concepte complexe. Suntem de părere că rigoarea matematică este bine echilibrată de aplicabilitatea practică, volumul explorând teme precum rezultatele clasice egal probabile, legile probabilității și statistica bayesiană. Un element distinctiv al acestei ediții publicate de Wiley este accentul pus pe alfabetizarea statistică necesară în era volumelor mari de date. Deși textul menține un standard academic ridicat, acesta rămâne accesibil prin utilizarea unor resurse digitale complementare, oferind cod R și Mathematica pentru a facilita înțelegerea proceselor de calcul. Comparabil cu Statistics for Scientists de Umberto Michelucci în ceea ce privește rigurozitatea și focalizarea pe mediul de cercetare, volumul de față se diferențiază prin structura sa pedagogică mai strâns legată de curriculumul universitar standard și prin abordarea timpurie a măsurătorilor continue, oferind un fundament solid înainte de specializarea în știința datelor sau econometrie.

Citește tot Restrânge

Preț: 35405 lei

Puncte Express: 531

Carte disponibilă

Livrare economică 23 mai-06 iunie


Specificații

ISBN-13: 9781119675846
ISBN-10: 1119675847
Pagini: 180
Dimensiuni: 165 x 241 x 10 mm
Greutate: 0.39 kg
Ediția:1
Editura: Wiley
Locul publicării:Chichester, United Kingdom

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte studenților la licență din domeniile STEM care au nevoie de o bază matematică solidă în statistică într-un timp scurt. Cititorul câștigă o înțelegere clară a inferenței și a probabilităților, beneficiind totodată de exemple de cod în R și Mathematica. Este instrumentul ideal pentru a face trecerea de la calculul teoretic la aplicațiile practice cerute de industria modernă de data science.


Despre autor

David W Scott este un academician recunoscut pentru contribuțiile sale în domeniul statisticii computaționale. Expertiza sa se reflectă în modul în care abordează vizualizarea datelor și modelele probabilistice, fiind un susținător al integrării metodelor matematice riguroase în științele aplicate. În acest volum, autorul își folosește experiența pedagogică pentru a distila concepte dense în explicații concise, adaptate nevoilor studenților contemporani care utilizează limbaje de programare precum R pentru analiza datelor.


Notă biografică

DAVID W. SCOTT is the Noah Harding Professor of Statistics at Rice University in Houston, Texas. He is a Fellow of the ASA, IMS, AAAS, an elected member of the ISI and received the 2004 Army Wilks Award and the 2008 ASA Founder's Award. He was formerly the Editor of the Journal of Computational and Graphical Statistics and currently serves as Co-Editor of Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics. He is also the author of Multivariate Density Estimation: Theory, Practice, and Visualization.

Descriere

Statistic: A Concise Mathematical Introduction for Students and Scientists offers a one academic term text that prepares the student to broaden their skills in statistics, probability and inference, prior to selecting their follow-on courses in their chosen fields, whether it be engineering, computer science, programming, data sciences, business or economics. The book places focus early on continuous measurements, as well as discrete random variables. By invoking simple and intuitive models and geometric probability, discrete and continuous experiments and probabilities are discussed throughout the book in a natural way. Classical probability, random variables, and inference are discussed, as well as material on understanding data and topics of special interest. Topics discussed include: • Classical equally likely outcomes • Variety of models of discrete and continuous probability laws • Likelihood function and ratio • Inference • Bayesian statistics With the growth in the volume of data generated in many disciplines that is enabling the growth in data science, companies now demand statistically literate scientists and this textbook is the answer, suited for undergraduates studying science or engineering, be it computer science, economics, life sciences, environmental, business, amongst many others. Basic knowledge of bivariate calculus, R language, Matematica and JMP is useful, however there is an accompanying website including sample R and Mathematica code to help instructors and students.