Springer Statistics Sampling Algorithms, (Hardcover)
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Springer Statistics Sampling Algorithms, (Hardcover)
This book draws up an inventory of new methods that can be useful for selecting samples.
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Articolo #: 155920269

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Cosa salta all'occhio

In-Depth Coverage
Offers comprehensive insights into sampling algorithms, making it invaluable for statisticians and researchers seeking a deep understanding of statistical sampling techniques in various applications.
Expert Authors
Authored by leading experts in the field, ensuring high-quality content and authoritative perspectives that enhance learning and application of statistics in real-world scenarios.
Practical Applications
Equips readers with practical sampling strategies and examples, aiding both academic and professional statisticians in effectively addressing real-world data challenges.

Dettagli del prodotto

Shop Springer Statistics Sampling Algorithms, (Hardcover) online at a best price in Italia. 4974741
  • Over the last few decades, important progresses in the methods of sampling have been achieved. This book draws up an inventory of new methods that can be useful for selecting samples. Forty-six sampling methods are described in the framework of general theory. The algorithms are described rigorously, which allows implementing directly the described methods. This book is aimed at experienced statisticians who are familiar with the theory of survey sampling.
Book formatHardcover
Fiction/nonfictionNon-Fiction
GenreTextbooks
Publication dateMarch, 2006
Pages216
SubgenreProbability & Statistics
Series titleSpringer Statistics
Edition2006 Edition
PublisherSpringer New York
Original languagesEnglish
LanguageEnglish
Edu focusMathematics, Social Science
Educational levelGeneral
Is collectibleN
Binding typeCase Binding
Recording time0 min
Retail packagingSingle Piece
Assembled product dimensions (l x w x h)6.50 x 0.65 x 9.34 in (16.5 x 1.7 x 23.7 cm)
Assembled product weight1.02 lb (460 grams)
Bisac subject headingMathematics

A chi è consigliato?

Suitable For
  • Statistics Students

    Students studying statistics will benefit greatly from comprehensive sampling methods and theoretical explanations provided in this book.

  • Data Analysts

    Data analysts looking to improve sampling techniques can utilize the book's algorithms for effective data collection strategies.

  • Researchers

    Researchers in various fields can apply advanced sampling algorithms for more accurate and reliable results in their studies.

Not Suitable For
  • Casual Readers

    Those without a strong background in statistics may find the content too complex and difficult to understand.

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Yves Tillé All Books Editorial Review

Springer Statistics Sampling Algorithms (Hardcover) is a comprehensive non-fiction textbook tailored for those delving into the realms of probability and statistics. With 216 pages, this 2006 edition offers intricate details to aid understanding in subjects crucial for mathematics and social science education. Its hardcover format ensures durability and ease of use, making it a valuable resource for both students and professionals. Readers appreciate the book's clarity, particularly in presenting complex concepts succinctly. Furthermore, it serves as an integral guide for those with a keen interest in statistical sampling algorithms, which are essential in various research methodologies.

Recensioni e valutazioni dei clienti

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1 valutazioni dei clienti
  • 5 stella
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Vantaggi

  • Durable hardcover format for longevity
  • Comprehensive insights into statistics
  • Ideal for mathematics and social science
  • Engaging presentation of complex topics
  • Valuable for both students and professionals

Contro

  • May require prior knowledge of statistics

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Informazioni importanti

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Caratteristiche e benefici

  • Comprehensive inventory of innovative sampling methods.
  • Detailed description of 46 rigorous sampling algorithms.
  • Designed for experienced statisticians.
  • Facilitates direct implementation of methods.
  • Based on significant advancements in sampling techniques.
  • Essential resource for enhancing survey sampling theory.

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