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A Mathematical Primer for Social Statistics (Quantitative Applications in the Social Sciences) [Englisch] [Taschenbuch]

John Fox

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Kurzbeschreibung

29. Juli 2008 Quantitative Applications in the Social Sciences (Buch 159)
Beyond the introductory level, learning and effectively using statistical methods in the social sciences requires some knowledge of mathematics. This handy volume introduces the areas of mathematics that are most important to applied social statistics.

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Produktbeschreibungen

Synopsis

Beyond the introductory level, learning and effectively using statistical methods in the social sciences requires some knowledge of mathematics. This handy volume introduces the areas of mathematics that are most important to applied social statistics.

Über den Autor und weitere Mitwirkende

John Fox is the Senator William McMaster Professor of Social Statistics in the Sociology Department of McMaster University in Hamilton, Ontario, Canada. Professor Fox earned a Ph.D. in sociology from the University of Michigan in 1972. He has delivered numerous lectures and workshops on statistical topics, at such places as the summer program of the Inter-University Consortium for Political and Social Research, the annual meetings of the American Sociological Association, and the Oxford Spring School in Quantitative Methods for Social Research. He has written many articles on statistics, sociology, and social psychology, and is the author of several books on statistics, including most recently Applied Regression Analysis and Generalized Linear Models, Second Edition (Sage, 2008) and A Mathematical Primer for Social Statistics (Sage, 2009), and (with Sanford Weisberg) An R Companion to Applied Regression, Second Edition (Sage, 2011). Professor Fox is an active contributor to the R Project for Statistical Computing and is a member of the R Foundation. His work on this book was partly supported by a grant from the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada..

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5.0 von 5 Sternen An Excellent Primer on Mathematical Concepts for Statistics 31. Juli 2010
Von Timothy P. Foley - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Taschenbuch|Verifizierter Kauf
This gem of a book provides a concise and quite readable overview of important mathematical concepts that are important for understanding both basic and advanced statistical methods, not only for sociologists, but any practitioner of applied statistics. John Fox has successfully pulled together and integrated into a 166 page primer mathematical concepts that often appear scattered in more advanced mathematics courses, including advanced calculus courses that many users of applied statistical methods might not have taken. The book starts with an introduction and overview of matrices, linear algebra, and vector geometry. The material in this chapter is absolutely essential to anyone who wishes to use multivariate methods such as principle components analysis and should be mastered even if the reader chooses not to finish the book. The following chapter provides an astonishingly practical review of differential and intgeral calculus concepts important to statistics; after a brief review of planes, functions, and limits of functions, Dr. Fox quickly reviews differentiation of functions,optimization problems involving derivatives, multivariate and matrix differential calculus, Taylor's theorem, and finally an overview of integral calculus whose concepts are important in understanding probability distributions. Chapter 3 provides an excellent introduction to mathematical statistics to include properties of various distributions and estimators, maximum-likelihood estimation, and an introduction to Bayesian inference. Chapter 4 entitled "Putting the Math to Work: Linear Least Squares Regression" closes out this primer and shows how the method of least squares and the Gauss-Markov Theorem is used to estimate regression parameters and associated statistics. All in all, this is an excellent and highly readable overview of mathematics concepts that can function to fill the "math gap" that many users of statistical methods often have due to inadequate math preparation. At ~$16, the book is a smashing bargain. Very highly recommended!
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