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Campionamento da popolazioni finite: Il disegno campionario: UNITEXT

Autor Pier Luigi Conti, Daniela Marella
it Limba Italiană Paperback – 30 mar 2012
Si tratta di un'opera introduttiva al campionamento da popolazioni finite. Si ritiene che un'opera su questo argomento sia adatta alle lauree triennali, ma contiene anche una parte di materiale avanzato da utilizzare per lauree specialistiche. L'opera è ricca di esempi, ed è accessibile anche a chi abbia seguito un corso elementare di statistica e probabilità, del tipo di quelli impartiti in lauree triennali di economia.Il volume è adatto non solo a studenti di corsi di laurea in statistica, ma anche a studenti di altre facoltà che vogliano usare i metodi di campionamento con taglio elementare e applicativo senza rinunciare ad un modicum di teoria.
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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

Public țintă

Lower undergraduate

Textul 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.

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