Campionamento da popolazioni finite [electronic resource] : Il disegno campionario / by Pier Luigi Conti, Daniela Marella.
By: Conti, Pier Luigi [author.].
Contributor(s): Marella, Daniela [author.] | SpringerLink (Online service).
Material type:
BookSeries: Unitext: Publisher: Milano : Springer Milan : Imprint: Springer, 2012Description: XIV, 443 pagg. online resource.Content type: text Media type: computer Carrier type: online resourceISBN: 9788847025776.Subject(s): Statistics | Mathematical statistics | Statistics | Statistical Theory and Methods | Statistics for Social Science, Behavorial Science, Education, Public Policy, and Law | Statistics and Computing/Statistics ProgramsDDC classification: 519.5 Online resources: Click here to access online
In:
Springer eBooksSummary: 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.
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.
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