The author's research has been directed towards inference involving observables rather than parameters. In this book, he brings together his views on predictive or observable inference and its advantages over parametric inference. While the book discusses a variety of approaches to prediction including those based on parametric, nonparametric, and nonstochastic statistical models, it is devoted mainly to predictive applications of the Bayesian approach. It not only substitutes predictive analyses for parametric analyses, but it also presents predictive analyses that have no real parametric analogues. It demonstrates that predictive inference can be a critical component of even strict parametric inference when dealing with interim analyses. This approach to predictive inference will be of interest to statisticians, psychologists, econometricians, and sociologists.
Betaal eenvoudig met kaart, Klarna, Apple Pay of Google Pay. Niet tevreden? Je hebt altijd 14 dagen bedenktijd. Lees meer in onze voorwaarden. Heb je vragen, mail ons dan via hello@memmo.org.
Memmo maakt studeren makkelijker – waar je ook bent ter wereld. Wij brengen je cursusboeken en slimme studietools samen op één plek: samenvattingen, quizzen, podcasts en flashcards. En Ted, je studievriend die antwoord geeft op alles wat je je afvraagt. Meer dan 50.000 studenten studeren hier al – gebouwd om je sneller te laten leren en minder stress te geven.
Misschien vind je dit ook leuk
Koop het boek0