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A Mathematical Primer for Social Statistics

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Contenu

A Mathematical Primer for Social Statistics, Second Edition presents mathematics central to learning and understanding statistical methods beyond the introductory level: the basic "language" of matrices and linear algebra and its visual representation, vector geometry; differential and integral calculus; probability theory; common probability distributions; statistical estimation and inference, including likelihood-based and Bayesian methods. The volume concludes by applying mathematical concepts and operations to a familiar case, linear least-squares regression.

Informations bibliographiques

mars 2021, 256 Pages, Quantitative Applications in the Social Sciences, Anglais
Sage Publications
978-1-0718-3320-9

Sommaire

Mots-clés

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