in statistical inference. The book is divided into four parts: Part I contains the basic concepts of statistical inference, including probability distributions, Bayesian inference, likelihood theory, and confidence intervals. Part II covers statistical inference with parametric models, including estimation and hypothesis testing. Part III explores nonparametric and semi-parametric methods, including rank statistics and empirical processes. Part IV is concerned with applications of statistical inference in medicine, engineering, social sciences, and other fields. The book concludes with an epilogue that discusses the challenges facing statistical inference today and tomorrow. The author's approach to statistical inference is based on his belief that the field should be grounded in sound mathematical principles and that these principles should be used to develop a personal paradigm for understanding technological process. He argues that this approach will allow researchers to make better decisions about which statistical methods to use and when. The book is written at a level accessible to graduate students or advanced undergraduates who have completed courses in probability and statistics. It includes over 100 exercises and examples from various fields, as well as computer simulations and datasets to help readers apply the concepts to real-world problems. The author also provides a comprehensive reference list and a detailed index to facilitate further study. In "Theory of Statistical Inference Anthony Almudevar presents a unified treatment of the foundational ideas of modern statistical inference, emphasizing the application of mathematical theory to the problem of inference and leading to an optimization theory allowing the choice of those statistical methods yielding the most efficient use of data. The book is divided into four parts: Part I contains the basic concepts of statistical inference, including probability distributions, Bayesian inference, likelihood theory, and confidence intervals. Part II covers statistical inference with parametric models, including estimation and hypothesis testing.

в статистическом выводе. Книга разделена на четыре части: Часть I содержит основные понятия статистического вывода, включая распределения вероятностей, байесовский вывод, теорию правдоподобия и доверительные интервалы. Часть II охватывает статистический вывод с параметрическими моделями, включая оценку и проверку гипотез. В части III рассматриваются непараметрические и полупараметрические методы, включая статистику рангов и эмпирические процессы. Часть IV посвящена применению статистического вывода в медицине, инженерии, социальных науках и других областях. Книга завершается эпилогом, в котором обсуждаются проблемы, с которыми сталкиваются статистические выводы сегодня и завтра. Подход автора к статистическому выводу основан на его убеждении, что область должна быть основана на надежных математических принципах и что эти принципы должны использоваться для разработки личной парадигмы понимания технологического процесса. Он утверждает, что такой подход позволит исследователям лучше принимать решения о том, какие статистические методы использовать и когда. Книга написана на уровне, доступном для аспирантов или продвинутых магистрантов, окончивших курсы по вероятности и статистике. Он включает в себя более 100 упражнений и примеров из различных областей, а также компьютерное моделирование и наборы данных, чтобы помочь читателям применить концепции к реальным проблемам. Автор также предоставляет исчерпывающий список литературы и подробный индекс для облегчения дальнейшего изучения. В «Theory of Statistical Inference» Энтони Альмудевар представляет унифицированную обработку основополагающих идей современного статистического вывода, подчеркивая применение математической теории к проблеме вывода и приводя к теории оптимизации, позволяющей выбирать те статистические методы, которые дают наиболее эффективное использование данных. Книга разделена на четыре части: Часть I содержит основные понятия статистического вывода, включая распределения вероятностей, байесовский вывод, теорию правдоподобия и доверительные интервалы. Часть II охватывает статистический вывод с параметрическими моделями, включая оценку и проверку гипотез.

dans la conclusion statistique. livre est divisé en quatre parties : La partie I contient les concepts de base de la conclusion statistique, y compris les distributions probabilistes, la conclusion bayésienne, la théorie de la plausibilité et les intervalles de confiance. La deuxième partie couvre la conclusion statistique avec les modèles paramétriques, y compris l'évaluation et la vérification des hypothèses. La partie III traite des méthodes non paramétriques et semi-paramétriques, y compris les statistiques de rang et les processus empiriques. La quatrième partie est consacrée à l'application des conclusions statistiques à la médecine, à l'ingénierie, aux sciences sociales et à d'autres domaines. livre se termine par un épilogue qui examine les défis auxquels sont confrontées les conclusions statistiques aujourd'hui et demain. L'approche de l'auteur à la conclusion statistique est basée sur sa conviction que le domaine doit être basé sur des principes mathématiques fiables et que ces principes doivent être utilisés pour développer un paradigme personnel de compréhension du processus technologique. Il affirme que cette approche permettra aux chercheurs de mieux décider quelles méthodes statistiques utiliser et quand. livre est écrit à un niveau accessible aux étudiants de troisième cycle ou aux étudiants de maîtrise avancés qui ont terminé des cours sur la probabilité et les statistiques. Il comprend plus de 100 exercices et exemples de différents domaines, ainsi que des simulations informatiques et des ensembles de données pour aider les lecteurs à appliquer les concepts aux problèmes réels. L'auteur fournit également une liste exhaustive de la littérature et un index détaillé pour faciliter la poursuite de l'étude. Dans Theory of Statistical Inference, Anthony Almudevar présente le traitement unifié des idées fondamentales de la conclusion statistique moderne, soulignant l'application de la théorie mathématique au problème de la conclusion et conduisant à une théorie de l'optimisation qui permet de choisir les méthodes statistiques qui donnent la meilleure utilisation des données. livre est divisé en quatre parties : La partie I contient les concepts de base de la conclusion statistique, y compris les distributions probabilistes, la conclusion bayésienne, la théorie de la plausibilité et les intervalles de confiance. La deuxième partie couvre la conclusion statistique avec les modèles paramétriques, y compris l'évaluation et la vérification des hypothèses.

en la conclusión estadística. libro se divide en cuatro partes: La parte I contiene conceptos básicos de inferencia estadística, incluyendo distribuciones de probabilidad, inferencia bayesiana, teoría de la plausibilidad e intervalos de confianza. La Parte II abarca la conclusión estadística con modelos paramétricos, incluyendo la evaluación y verificación de hipótesis. En la parte III se examinan los métodos no paramétricos y semiparamétricos, incluidas las estadísticas de rango y los procesos empíricos. La parte IV se centra en la aplicación de la inferencia estadística en medicina, ingeniería, ciencias sociales y otros campos. libro concluye con un epílogo en el que se discuten los retos a los que se enfrentan hoy y mañana las conclusiones estadísticas. enfoque del autor a la conclusión estadística se basa en su creencia de que el campo debe basarse en principios matemáticos confiables y que estos principios deben usarse para desarrollar un paradigma personal de comprensión del proceso tecnológico. Sostiene que este enfoque permitirá a los investigadores tomar mejores decisiones sobre qué métodos estadísticos utilizar y cuándo. libro está escrito a un nivel disponible para estudiantes de posgrado o de pregrado avanzado que hayan completado cursos de probabilidad y estadística. Incluye más de 100 ejercicios y ejemplos de diferentes áreas, así como simulaciones por computadora y conjuntos de datos para ayudar a los lectores a aplicar conceptos a problemas reales. autor también proporciona una lista exhaustiva de la literatura y un índice detallado para facilitar el estudio posterior. En «Teoría de la Inferencia Estadística», Anthony Almudévar presenta un tratamiento unificado de las ideas subyacentes de la inferencia estadística moderna, destacando la aplicación de la teoría matemática al problema de la inferencia y dando lugar a una teoría de la optimización que permite elegir aquellos métodos estadísticos que dan el uso más eficaz de los datos. libro se divide en cuatro partes: La parte I contiene conceptos básicos de inferencia estadística, incluyendo distribuciones de probabilidad, inferencia bayesiana, teoría de la plausibilidad e intervalos de confianza. La Parte II abarca la conclusión estadística con modelos paramétricos, incluyendo la evaluación y verificación de hipótesis.

nell'output statistico. Il libro è suddiviso in quattro parti: la parte I contiene i concetti di base dell'output statistico, inclusa la distribuzione delle probabilità, la conclusione bayesiana, la teoria della plausibilità e gli intervalli di fiducia. La parte II comprende l'output statistico con modelli parametrici, inclusa la valutazione e la verifica delle ipotesi. La parte III affronta le tecniche non parametriche e semiarametriche, incluse le statistiche di rango e i processi empirici. La parte IV è dedicata all'applicazione dell'output statistico in medicina, ingegneria, scienze sociali e altri settori. Il libro si conclude con un epilogo in cui si discutono i problemi che le conclusioni statistiche affrontano oggi e domani. L'approccio dell'autore alla conclusione statistica si basa sulla sua convinzione che il campo deve basarsi su principi matematici affidabili e che questi principi devono essere utilizzati per sviluppare un paradigma personale di comprensione del processo tecnologico. Sostiene che questo approccio consentirà ai ricercatori di decidere meglio quali metodi statistici usare e quando. Il libro è scritto su un livello disponibile per studenti laureati o laureati in laurea, laureati in probabilità e statistiche. Include più di 100 esercizi e esempi provenienti da diversi ambiti, oltre alla simulazione informatica e set di dati per aiutare i lettori ad applicare i concetti ai problemi reali. L'autore fornisce anche un elenco completo della letteratura e un indice dettagliato per facilitare l'esplorazione. In Theory of Statistical Inference, Anthony Almudevar presenta un'elaborazione unificata delle idee di base dell'output statistico moderno, sottolineando l'applicazione della teoria matematica al problema dell'output e portando a una teoria di ottimizzazione che permette di scegliere i metodi statistici che consentono l'uso più efficiente dei dati. Il libro è suddiviso in quattro parti: la parte I contiene i concetti di base dell'output statistico, inclusa la distribuzione delle probabilità, la conclusione bayesiana, la teoria della plausibilità e gli intervalli di fiducia. La parte II comprende l'output statistico con modelli parametrici, inclusa la valutazione e la verifica delle ipotesi.

in der statistischen Ausgabe. Das Buch ist in vier Teile gegliedert: Teil I enthält die Grundbegriffe der statistischen Inferenz, einschließlich Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Bayessche Inferenz, Plausibilitätstheorie und Konfidenzintervalle. Teil II behandelt die statistische Inferenz mit parametrischen Modellen, einschließlich der Bewertung und Überprüfung von Hypothesen. Teil III befasst sich mit nicht-parametrischen und semi-parametrischen Methoden, einschließlich Rangstatistiken und empirischen Prozessen. Teil IV widmet sich der Anwendung statistischer Erkenntnisse in Medizin, Ingenieurwesen, Sozialwissenschaften und anderen Bereichen. Das Buch schließt mit einem Epilog, der die Herausforderungen diskutiert, mit denen statistische Erkenntnisse heute und morgen konfrontiert sind. Der Ansatz des Autors für die statistische Schlussfolgerung basiert auf seiner Überzeugung, dass das Feld auf soliden mathematischen Prinzipien basieren sollte und dass diese Prinzipien verwendet werden sollten, um ein persönliches Paradigma für das Verständnis des technologischen Prozesses zu entwickeln. Er argumentiert, dass dieser Ansatz es Forschern ermöglichen wird, bessere Entscheidungen darüber zu treffen, welche statistischen Methoden wann verwendet werden sollen. Das Buch ist auf einem Niveau geschrieben, das für Doktoranden oder fortgeschrittene Masterstudenten zugänglich ist, die Kurse in Wahrscheinlichkeit und Statistik absolviert haben. Es umfasst mehr als 100 Übungen und Beispiele aus verschiedenen Bereichen sowie Computersimulationen und Datensätze, die den sern helfen, Konzepte auf reale Probleme anzuwenden. Der Autor bietet auch eine umfassende Literaturliste und einen detaillierten Index, um die weitere Untersuchung zu erleichtern. In Theory of Statistical Inference stellt Anthony Almudevar eine einheitliche Verarbeitung der grundlegenden Ideen der modernen statistischen Inferenz vor, die die Anwendung der mathematischen Theorie auf das Problem der Inferenz hervorhebt und zu einer Optimierungstheorie führt, die es ermöglicht, diejenigen statistischen Methoden auszuwählen, die die effizienteste Datennutzung ermöglichen. Das Buch ist in vier Teile gegliedert: Teil I enthält die Grundbegriffe der statistischen Inferenz, einschließlich Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Bayessche Inferenz, Plausibilitätstheorie und Konfidenzintervalle. Teil II behandelt die statistische Inferenz mit parametrischen Modellen, einschließlich der Bewertung und Überprüfung von Hypothesen.

בתפוקה סטטיסטית. הספר מחולק לארבעה חלקים: חלק I מכיל את המושגים הבסיסיים של הסקה סטטיסטית, כולל התפלגויות הסתברות, הסקה בייסיאנית, תאוריית הסבירות, ומרווחי ביטחון. חלק II מכסה הסקה סטטיסטית עם מודלים פרמטריים, כולל בדיקות הערכה והשערות. חלק III מתייחס לשיטות לא פרמטריות וחצי פרמטריות, כולל סטטיסטיקה מדורגת ותהליכים אמפיריים. חלק 4 עוסק ביישום של מסקנות סטטיסטיות ברפואה, הנדסה, מדעי החברה ותחומים אחרים. הספר מסתיים באפילוג הדן באתגרים העומדים בפני מסקנות סטטיסטיות היום ומחר. גישתו של המחבר לקביעה סטטיסטית מבוססת על אמונתו כי התחום צריך להיות מבוסס על עקרונות מתמטיים אמינים וכי יש להשתמש בעקרונות אלה כדי לפתח פרדיגמה אישית להבנת התהליך הטכנולוגי. הוא טוען שגישה זו תאפשר לחוקרים לקבל החלטות טובות יותר באילו שיטות סטטיסטיות להשתמש ומתי. הספר נכתב ברמה הזמינה לתואר שני או ללימודים מתקדמים אשר סיימו קורסים בהסתברות ובסטטיסטיקה. הוא כולל יותר מ-100 תרגילים ודוגמאות מתחומים שונים, כמו גם סימולציות מחשב ומידע כדי לסייע לקוראים ליישם מושגים לבעיות בעולם האמיתי. המחבר גם מספק רשימת התייחסות מקיפה ומדד מפורט כדי לסייע במחקר נוסף. ב-Theory of Statistical Inference, אנתוני אלמודבר מציג עיבוד אחיד של הרעיונות היסודיים של המסקנות הסטטיסטיות המודרניות, תוך הדגשת היישום של תורת המתמטיקה לבעיית המסקנות ומוביל לתורת אופטימיזציה המאפשרת לבחור את השיטות הסטטיסטיות שנותנות את השימוש היעיל ביותר בנתונים. הספר מחולק לארבעה חלקים: חלק I מכיל את המושגים הבסיסיים של הסקה סטטיסטית, כולל התפלגויות הסתברות, הסקה בייסיאנית, תאוריית הסבירות, ומרווחי ביטחון. חלק II מכסה הסקה סטטיסטית עם מודלים פרמטריים, כולל בדיקות הערכה והשערות.''

istatistiksel çıktıda. Kitap dört bölüme ayrılmıştır: Bölüm I, olasılık dağılımları, Bayes çıkarımı, olasılık teorisi ve güven aralıkları dahil olmak üzere istatistiksel çıkarımın temel kavramlarını içerir. Bölüm II, tahmin ve hipotez testi de dahil olmak üzere parametrik modellerle istatistiksel çıkarımı kapsar. Bölüm III, sıralama istatistikleri ve ampirik süreçler de dahil olmak üzere parametrik olmayan ve yarı parametrik yöntemleri ele almaktadır. Bölüm IV, tıpta, mühendislikte, sosyal bilimlerde ve diğer alanlarda istatistiksel çıkarımın uygulanması ile ilgilidir. Kitap, bugün ve yarın istatistiksel sonuçların karşılaştığı zorlukları tartışan bir epilog ile sona eriyor. Yazarın istatistiksel çıkarıma yaklaşımı, alanın güvenilir matematiksel ilkelere dayanması gerektiğine ve bu ilkelerin teknolojik süreci anlamak için kişisel bir paradigma geliştirmek için kullanılması gerektiğine olan inancına dayanmaktadır. Bu yaklaşımın, araştırmacıların hangi istatistiksel yöntemlerin ne zaman kullanılacağı konusunda daha iyi kararlar almalarını sağlayacağını savunuyor. Kitap, olasılık ve istatistik derslerini tamamlayan yüksek lisans veya ileri lisans öğrencileri için mevcut bir düzeyde yazılmıştır. Çeşitli alanlardan 100'den fazla alıştırma ve örneğin yanı sıra, okuyucuların kavramları gerçek dünya problemlerine uygulamalarına yardımcı olmak için bilgisayar simülasyonları ve veri kümeleri içerir. Yazar ayrıca daha fazla çalışmayı kolaylaştırmak için kapsamlı bir referans listesi ve ayrıntılı bir dizin sunmaktadır. İstatistiksel Çıkarım Teorisi'nde Anthony Almudevar, modern istatistiksel çıkarımın temel fikirlerinin birleşik bir şekilde işlenmesini sunar, matematiksel teorinin çıkarım problemine uygulanmasını vurgular ve verilerin en verimli şekilde kullanılmasını sağlayan istatistiksel yöntemleri seçmenize izin veren bir optimizasyon teorisine yol açar. Kitap dört bölüme ayrılmıştır: Bölüm I, olasılık dağılımları, Bayes çıkarımı, olasılık teorisi ve güven aralıkları dahil olmak üzere istatistiksel çıkarımın temel kavramlarını içerir. Bölüm II, tahmin ve hipotez testi de dahil olmak üzere parametrik modellerle istatistiksel çıkarımı kapsar.

في الناتج الإحصائي. ينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء: الجزء الأول يحتوي على المفاهيم الأساسية للاستدلال الإحصائي، بما في ذلك التوزيعات الاحتمالية، والاستدلال البايزي، ونظرية الاحتمال، وفترات الثقة. ويغطي الجزء الثاني الاستدلال الإحصائي بالنماذج المحورية، بما في ذلك اختبار التقدير والفرضية. ويتناول الجزء الثالث الأساليب غير المحورية وشبه المحورية، بما في ذلك إحصاءات الرتب والعمليات التجريبية. ويتناول الجزء الرابع تطبيق الاستدلال الإحصائي في مجالات الطب والهندسة والعلوم الاجتماعية وغيرها. يختتم الكتاب بخاتمة تناقش التحديات التي تواجه الاستنتاجات الإحصائية اليوم وغدًا. يستند نهج المؤلف في الاستدلال الإحصائي إلى اعتقاده بأن المجال يجب أن يستند إلى مبادئ رياضية موثوقة وأنه يجب استخدام هذه المبادئ لتطوير نموذج شخصي لفهم العملية التكنولوجية. يجادل بأن هذا النهج سيسمح للباحثين باتخاذ قرارات أفضل بشأن الأساليب الإحصائية التي يجب استخدامها ومتى. الكتاب مكتوب على مستوى متاح للخريجين أو الطلاب الجامعيين المتقدمين الذين أكملوا دورات في الاحتمالات والإحصاءات. يتضمن أكثر من 100 تمرين وأمثلة من مختلف المجالات، بالإضافة إلى محاكاة الكمبيوتر ومجموعات البيانات لمساعدة القراء على تطبيق المفاهيم على مشاكل العالم الحقيقي. ويقدم المؤلف أيضاً قائمة مرجعية شاملة وفهرساً مفصلاً لتيسير إجراء مزيد من الدراسة. في نظرية الاستدلال الإحصائي، يقدم أنتوني ألموديفار معالجة موحدة للأفكار الأساسية للاستدلال الإحصائي الحديث، مع التأكيد على تطبيق النظرية الرياضية على مسألة الاستدلال ويؤدي إلى نظرية التحسين التي تسمح لك باختيار تلك الأساليب الإحصائية التي تعطي الاستخدام الأكثر كفاءة للبيانات. ينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء: الجزء الأول يحتوي على المفاهيم الأساسية للاستدلال الإحصائي، بما في ذلك التوزيعات الاحتمالية، والاستدلال البايزي، ونظرية الاحتمال، وفترات الثقة. ويغطي الجزء الثاني الاستدلال الإحصائي بالنماذج المحورية، بما في ذلك اختبار التقدير والفرضية.

통계 출력. 이 책은 네 부분으로 나뉩니다. 파트 I에는 확률 분포, 베이지안 추론, 우도 이론 및 신뢰 구간을 포함한 통계적 추론의 기본 개념이 포함되어 있습니다. 파트 II는 추정 및 가설 테스트를 포함하여 파라 메트릭 모델의 통계적 추론을 다룹니다. 파트 III은 순위 통계 및 경험적 프로세스를 포함하여 비 파라 메트릭 및 반 파라 메트릭 방법을 다룹니다. 파트 IV는 의학, 공학, 사회 과학 및 기타 분야의 통계적 추론 적용을 다룹니다. 이 책은 오늘과 내일 통계 결론에 직면 한 문제를 논의하는 서사로 끝납니다. 통계적 추론에 대한 저자의 접근 방식은이 분야가 신뢰할 수있는 수학적 원리를 기반으로해야하며 이러한 원리가 기술 프로세스를 이해하기위한 개인적인 패러다임을 개발하는 데 사용되어야한다는 그의 신념에 근거합니다. 그는이 접근법을 통해 연구원들이 어떤 통계적 방법을 언제 사용해야하는지 더 잘 결정할 수있을 것이라고 주장한 이 책은 확률 및 통계 과정을 수료 한 졸업생 또는 고급 학부생이 이용할 수있는 수준으로 작성되었습니다. 여기에는 독자가 실제 문제에 개념을 적용 할 수 있도록 컴퓨터 시뮬레이션 및 데이터 세트뿐만 아니라 다양한 분야의 100 가지가 넘는 연습과 예가 포함됩니다. 저자는 또한 추가 연구를 용이하게하기 위해 포괄적 인 참조 목록과 자세한 색인을 제공합니다 통계 의도 이론에서 Anthony Almudevar는 현대 통계 추론의 기본 아이디어에 대한 통합 된 처리를 제시하여 추론 문제에 대한 수학적 이론의 적용을 강조하고 가장 효율적인 통계 방법을 선택할 수있는 최적화 이론으로 이어집니다. 데이터. 이 책은 네 부분으로 나뉩니다. 파트 I에는 확률 분포, 베이지안 추론, 우도 이론 및 신뢰 구간을 포함한 통계적 추론의 기본 개념이 포함되어 있습니다. 파트 II는 추정 및 가설 테스트를 포함하여 파라 메트릭 모델의 통계적 추론을 다룹니다.

統計出力。この本は4つの部分に分かれています。Part Iには、確率分布、ベイズ推論、確率理論、信頼区間などの統計的推論の基本的な概念が含まれています。Part IIは、推定と仮説テストを含むパラメトリックモデルによる統計推論を対象としています。Part IIIは、ランク統計や経験的プロセスを含む、非パラメトリックおよびセミパラメトリック手法に対応しています。パートIVは、医学、工学、社会科学およびその他の分野における統計的推論の適用を扱う。本書は、今日と明日の統計的結論が直面する課題について論じたエピローグで締めくくっています。統計的推論へのアプローチは、フィールドは信頼できる数学的原理に基づいているべきであり、これらの原理は技術プロセスを理解するための個人的なパラダイムを開発するために使用されるべきであるという彼の信念に基づいている。彼は、このアプローチは、研究者が使用する統計的方法についてより良い意思決定をすることを可能にすると主張しています。この本は、確率と統計のコースを修了した卒業生または上級の学部生が利用できるレベルで書かれています。100以上の演習と様々な分野の例、ならびに現実世界の問題に概念を適用するためのコンピュータシミュレーションとデータセットが含まれています。著者はまた、さらなる研究を容易にするための包括的な参照リストと詳細なインデックスを提供します。統計推論の理論では、Anthony Almudevarは、現代の統計推論の基本的なアイデアの統一された処理を提示し、推論問題への数学理論の適用を強調し、データの最も効率的な使用を与えるそれらの統計的方法を選択することができる最適化理論につながります。この本は4つの部分に分かれています。Part Iには、確率分布、ベイズ推論、確率理論、信頼区間などの統計的推論の基本的な概念が含まれています。Part IIは、推定と仮説テストを含むパラメトリックモデルによる統計推論を対象としています。

統計結論。該書分為四個部分：第一部分包含統計推論的基本概念，包括概率分布，貝葉斯推論，似然理論和置信區間。第二部分涉及具有參數模型的統計推論，包括假設的估計和驗證。第三部分討論了非參數和半參數方法，包括等級統計和經驗過程。第四部分涉及統計推論在醫學，工程，社會科學和其他領域的應用。這本書以結語結尾，討論了今天和明天的統計發現所面臨的挑戰。作者對統計推理的方法基於他的信念，即該領域應基於可靠的數學原理，並且應使用這些原理來開發理解過程的個人範式。他認為，這種方法將使研究人員能夠更好地決定使用哪些統計方法以及何時使用。該書以研究生或完成概率和統計學課程的高級本科生的水平編寫。它包括來自不同領域的100多種練習和示例，以及計算機建模和數據集，以幫助讀者將概念應用於現實生活中的問題。作者還提供了詳盡的文獻清單和詳細的索引，以促進進一步的研究。安東尼·阿爾穆德瓦（Anthony Almudevar）在《統計證據理論》中介紹了現代統計推理的基本思想的統一處理，強調了數學理論在推理問題的應用，並導致了優化理論，該理論允許選擇那些可以最有效地使用數據的統計方法。該書分為四個部分：第一部分包含統計推論的基本概念，包括概率分布，貝葉斯推論，似然理論和置信區間。第二部分涉及具有參數模型的統計推論，包括假設的估計和驗證。