大標本論の初歩 Elements of Large-Sample Theory (Springer Texts in Statistics) （3rd corr. pr. 2004. XII, 631 p. w. 10 figs. 24,5 cm）

ホーム
> 洋書
> ドイツ書
> Mathematics, Sciences & Technology
> Mathematics
> probability calculus, stochastics, mathematical statistics

大標本論の初歩<br>Elements of Large-Sample Theory (Springer Texts in Statistics) （3rd corr. pr. 2004. XII, 631 p. w. 10 figs. 24,5 cm）

個数：

大標本論の初歩
Elements of Large-Sample Theory (Springer Texts in Statistics) （3rd corr. pr. 2004. XII, 631 p. w. 10 figs. 24,5 cm）

Lehmann, Erich L.

ウェブストア価格 ¥35,216（本体¥32,015）
SPRINGER, BERLIN（2004発売）
外貨定価 US$ 169.00
ポイント 320pt

提携先の海外書籍取次会社に在庫がございます。通常3週間で発送いたします。
【重要ご説明事項】
1. 納期遅延や、ご入手不能となる場合が若干ございます。
2. 複数冊ご注文の場合は、ご注文数量が揃ってからまとめて発送いたします。
3. 美品のご指定は承りかねます。

●3Dセキュア導入とクレジットカードによるお支払いについて

【入荷遅延について】
世界情勢の影響により、海外からお取り寄せとなる洋書・洋古書の入荷が、表示している標準的な納期よりも遅延する場合がございます。
おそれいりますが、あらかじめご了承くださいますようお願い申し上げます。

◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。

◆ウェブストアでの洋書販売価格は、弊社店舗等での販売価格とは異なります。
また、洋書販売価格は、ご注文確定時点での日本円価格となります。
ご注文確定後に、同じ洋書の販売価格が変動しても、それは反映されません。

製本 Hardcover:ハードカバー版／ページ数 630 p.
商品コード 9780387985954

Full Description

Elements of Large-Sample Theory provides a unified treatment of first- order large-sample theory. It discusses a broad range of applications including introductions to density estimation, the bootstrap, and the asymptotics of survey methodology. The book is written at an elementary level and is suitable for students at the master's level in statistics and in aplied fields who have a background of two years of calculus.

E.L. Lehmann is Professor of Statistics Emeritus at the University of California, Berkeley. He is a member of the National Academy of Sciences and the American Academy of Arts and Sciences, and the recipient of honorary degrees from the University of Leiden, The Netherlands, and the University of Chicago.

Also available:

Lehmann/Casella, Theory at Point Estimation, 2nd ed. Springer-Verlag New York, Inc., 1998, ISBN 0- 387-98502-6

Lehmann, Testing Statistical Hypotheses, 2nd ed. Springer-Verlag New York, Inc., 1997, ISBN 0-387-94919-4

Mathematical Background.- Convergence in Probability and in Law.- Performance of Statistical Tests.- Estimation.- Multivariate Extensions.- Nonparametric Estimation.- Efficient Estimators and Tests.