Statistiche basate sull'evidenza: Un'introduzione all'approccio probatorio - Dal principio di verosimiglianza alla pratica statistica

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Titolo originale:

Evidence-Based Statistics: An Introduction to the Evidential Approach - From Likelihood Principle to Statistical Practice

Contenuto del libro:

Statistiche basate sull'evidenza: An Introduction to the Evidential Approach - from Likelihood Principle to Statistical Practice offre ai lettori una guida completa e approfondita all'approccio probatorio in statistica. L'approccio utilizza i rapporti di verosimiglianza, anziché le probabilità utilizzate da altri approcci all'inferenza statistica. L'approccio probabilistico è concettualmente più facile da comprendere e i calcoli sono più semplici da eseguire. Questo libro spiega come esprimere i dati in termini di forza dell'evidenza statistica per le ipotesi concorrenti.

L'approccio probatorio è attualmente poco utilizzato, nonostante la sua precisione matematica e la sua validità statistica. Evidence-Based Statistics è un testo accessibile e pratico, ricco di esempi, illustrazioni ed esercizi. Inoltre, il sito web allegato completa ed espande le informazioni contenute nel libro.

Sebbene sia improbabile che l'approccio probabilistico sostituisca i metodi di inferenza statistica basati sulla probabilità, esso rappresenta un'utile aggiunta alla "borsa dei trucchi" di qualsiasi statistico. In questo libro:

⬤ Spiega come calcolare l'evidenza statistica per le analisi più comuni, passo dopo passo.

⬤ Le analisi comprendono: test t, ANOVA (unidirezionale, fattoriale, tra e all'interno dei partecipanti, mista), analisi categoriche (binomiale, di Poisson, di McNemar, rate ratio, odds ratio, dati "troppo belli per essere veri", tabelle a più vie), correlazione, regressione e analisi non parametriche (un campione, campioni correlati, campioni indipendenti, campioni indipendenti multipli, permutazione e bootstrap).

⬤ Le equazioni sono fornite per tutte le analisi e il codice statistico R è fornito per molte delle analisi.

⬤ Vengono spiegati i calcoli delle dimensioni del campione per le probabilità probatorie di prove fuorvianti e deboli.

⬤ Sono descritte tecniche utili, come l'intervallo critico di Matthews, il fattore di Bayes di Goodman e la regola di arresto di Armitage.

Consigliato agli studenti universitari e ai laureati in tutti i campi che si basano sull'analisi statistica, nonché ai ricercatori e ai professionisti attivi in questi campi, Evidence-Based Statistics: An Introduction to the Evidential Approach - from Likelihood Principle to Statistical Practice si trova sulla libreria di tutti coloro che vogliono ampliare e potenziare il loro approccio all'analisi statistica.