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Titre original :
Measuring Statistical Evidence Using Relative Belief
Contenu du livre :
Une base solide pour la théorie de l'inférence statistique
Mesurer la preuve statistique à l'aide de la croyance relative donne un aperçu des travaux récents sur le développement d'une théorie de l'inférence statistique basée sur la mesure de la preuve statistique. Il montre que le fait d'être explicite sur la manière de mesurer les preuves statistiques permet de répondre à la question fondamentale de savoir quand une analyse statistique est correcte.
Le livre tente d'établir un étalon-or pour la manière dont une analyse statistique doit être effectuée. Il présente d'abord les caractéristiques fondamentales de l'approche globale, telles que les rôles de la subjectivité, de l'objectivité, de l'infini et de l'utilité dans les analyses statistiques. Il aborde ensuite la signification de la probabilité et les différentes positions adoptées en la matière. L'auteur se concentre ensuite sur la définition de la preuve statistique et sur la manière dont elle doit être mesurée. Il présente une méthode de mesure de la preuve statistique et développe une théorie de l'inférence basée sur cette méthode. Il explique également comment les statisticiens doivent choisir les ingrédients d'un problème statistique et comment vérifier la pertinence de ces choix dans le cadre d'une application.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781032098562 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2021 |
| Nombre de pages : | 250 |
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