Campionamento da popolazioni finite: Il disegno campionario: UNITEXT
Autor Pier Luigi Conti, Daniela Marellait Limba Italiană Paperback – 30 mar 2012
Din seria UNITEXT
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Specificații
ISBN-13: 9788847025769
ISBN-10: 8847025761
Pagini: 464
Ilustrații: XIV, 443 pagg.
Dimensiuni: 155 x 235 x 24 mm
Greutate: 0.64 kg
Ediția:2012
Editura: Springer
Colecția Springer
Seriile UNITEXT, Collana di Statistica e Probabilità Applicata
Locul publicării:Milano, Italy
ISBN-10: 8847025761
Pagini: 464
Ilustrații: XIV, 443 pagg.
Dimensiuni: 155 x 235 x 24 mm
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Ediția:2012
Editura: Springer
Colecția Springer
Seriile UNITEXT, Collana di Statistica e Probabilità Applicata
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Public țintă
Lower undergraduateTextul de pe ultima copertă
Questo volume è dedicato al campionamento da popolazioni finite. L'esposizione della materia procede per gradi, partendo dal disegno semplice e introducendo via via successive generalizzazioni. In questo modo il lettore è condotto ad apprendere i temi del campionamento in modo piano e graduale.
Una particolare enfasi è data al ruolo svolto dal disegno di campionamento, di cui si curano non solo gli aspetti teorici, ma anche (soprattutto) quelli algoritmici. Questi ultimi, in generale, costituiscono una parte rilevante della trattazione, evitando che si crei un gap tra teoria e pratica e fornendo al lettore strumenti pratici per applicare le metodologie esposte.
L'apprendimento della materia è facilitato da un'ampia serie di esempi ed esercizi, molti dei quali basati su dataset scaricabili dalla pagina web: http://extras.springer.com.
Una particolare enfasi è data al ruolo svolto dal disegno di campionamento, di cui si curano non solo gli aspetti teorici, ma anche (soprattutto) quelli algoritmici. Questi ultimi, in generale, costituiscono una parte rilevante della trattazione, evitando che si crei un gap tra teoria e pratica e fornendo al lettore strumenti pratici per applicare le metodologie esposte.
L'apprendimento della materia è facilitato da un'ampia serie di esempi ed esercizi, molti dei quali basati su dataset scaricabili dalla pagina web: http://extras.springer.com.
Caracteristici
Approccio "dal basso verso l'alto" (si parte da aspetti elementari che vengono via via resi più complessi) Presenza di numerosi esempi e dataset Accessibilità con una preparazione elementare in matematica e statistica Cura di aspetti algoritmici relativi alla selezione di unità da popolazioni Includes supplementary material: sn.pub/extras