Statistics

Zbigniew Michna

Uzyskaj dostęp

ISBN/ISSN:

978-83-7695-355-7

DOI:

Wydawnictwo:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Rok wydania:

2014

Liczba stron:

XML:ISBN/ISSN:

ONIX MARC21

Bibliografia:

Michna, Zbigniew. Statistics. Red. . : Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 2014, 97 s. ISBN 978-83-7695-355-7

Bibliografia refWorks:

RT Book, Whole

SR Electronic(1)

A1 Michna, Z.

T1 Statistics

PB Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

YR 2014

SN 978-83-7695-355-7

Bibliografia BibTex:

@Book{ 213288, author = "Michna, Zbigniew", editor = "", title = "Statistics", publisher = "Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu", year = "2014", address = "", isbn = "978-83-7695-355-7" }

Bibliografia endNote:

TY - BOOK

AU - Michna, Zbigniew

ED -

TI - Statistics

PB - Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

CY -

PY - 2014

SN - 978-83-7695-355-7

ER -

Netografia (standard APA):

Michna, Zbigniew. Statistics [baza danych online] : Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 2014 [dostęp: 07 07 2024]. Dostęp w Ibuk Libra: https://libra.ibuk.pl/reader/statistics-zbigniew-michna-213288.

matematyka, statystyka, wnioskowanie

Statystka jest gałęzią matematyki stosowaną do analizy i interpretacji tego co obserwujemy i mierzymy w celu nadania sensu obserwacjom i pomiarom, które są numeryczne i nazywane danymi. Książka ta zajmuje się wnioskowaniem statystycznym i zawiera ...

Więcej

ISBN/ISSN:

978-83-7695-355-7

DOI:

Wydawnictwo:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Rok wydania:

2014

Liczba stron:

XML:ISBN/ISSN:

ONIX MARC21

1. Basic distributions 10
1.1 Discrete random variables10
1.2 Continuous random variables13
1.2.1 Normal distribution15
1.2.2 Log-normal distribution18
1.2.3 Chi-square distribution18
1.2.4 Student distribution19
1.3 Distribution of the sum of independent normal random variables20
1.4 Exercises21
2. Basic notions of statistics 24
2.1 Definitions and examples24
2.2 Exercises29
3. Chebyshev's inequality and the law of large numbers 33
3.1 Chebyshev's inequality33
3.2 The law of large numbers35
3.3 Exercises36
4. Central limit theorem 39
4.1 Exercises41
5. Parameter estimation 43
5.1 Point estimation43
5.2 Constructions of estimators47
5.2.1 Method of moments48
5.2.2 Method of maximum likelihood49
5.3 Exercises51
5.4 Interval estimation53
5.5 Exercises57
6. Hypothesis testing 59
6.1 Testing mean61
6.2 Exercises63
6.3 Testing variance65
6.4 Exercises67
6.5 Testing two means68
6.6 Testing two variances71
6.7 Exercises73
6.8 Testing non-parametric hypotheses74
6.8.1 The chi-square goodness of fit test74
6.8.2 The Kolmogorov goodness of fit test77
6.9 Testing independence78
6.10 Exercises80