Visar resultat för..."statistik"

Statistik för beteendevetare är en heltäckande grundbok i statistik. Författarna går steg för steg igenom hur du planerar, genomför och redovisar en statistisk undersökning.

Ända sedan den första upplagan har boken rönt stor uppskattning bland studenter för att den på ett lättillgängligt och pedagogiskt sätt väver samman teori och praktik, med exempel och övningar som underlättar inlärningen. Boken innehåller också mer avancerade fördjupningsavsnitt.

I den fjärde upplagan har ett antal förändringar gjorts för att möta de senaste årens diskussion kring hur statistik används inom speciellt samhällsvetenskaplig forskning. Vissa förenklingar har gjorts, större fokus har lagts på betydelsen av god mätning och användandet av konfidensintervall och mått på effektstyrka, och två helt nya kapitel har lagts till. Det första om den så kallade replikeringskrisen och det andra om Bayesiansk statistik.

Om författarna

Elisabet Borg och Joakim Westerlund är universitetslektorer vid Stockholms universitet, Psykologiska institutionen. Elisabet Borg fick 2011 den pedagogiska utmärkelsen Årets lärare vid Stockholms universitet.

Denna bok är en omarbetning av Kerstin Vännmans tidigare bok Matematisk statistik från 2002. Boken syftar till att träna det statistiska tänkandet så att man kan förstå och använda några ofta förekommande statistiska metoder. Den är uppbyggd kring ett stort antal exempel och nya begrepp introduceras och motiveras med hjälp av inledande exempel.I boken behandlas bland annat enkla sannolikhetsresonemang, några vanligt förekommande fördelningar, till exempel binomial-, Poisson-, normal- och exponential-fördelningen, samt olika läges- och spridningsmått. Vidare behandlas punktskattningar, konfidensintervall (även jämförande situationer) och test. Den största förändringen jämfört med den tidigare boken är att regressionsanalys (både enkel och multipel) och flerdimensionella stokastiska variabler behandlas i denna bok. I regressionsanalysen ligger fokus på tillämpning med hjälp av statistisk programvara och tolkning av resultat.Boken vänder sig i första hand till studenter inom utbildningarna för civil- och högskoleingenjörer, men den är även lämplig för annan högskoleutbildning eller för självstudier. Till varje kapitel finns ett stort antal övningsuppgifter med svar. Dessutom finns ett separat kapitel med blandade övningar av varierande svårighetsgrad.

Detta är den tredje upplagan av Praktisk statistik för medicin och hälsa, som är en bok vars pedagogiska idé skiljer sig markant från liknande läroböcker. Här står de praktiska tillämpningarna i centrum: först presenteras exempel och praktiska frågeställningar och därefter introduceras de statistiska begrepp och metoder som behövs för att besvara frågorna.

Mycket stor vikt läggs vid hur man bör analysera, tolka och redovisa samt kommunicera undersökningsresultat.

Boken är lämplig som grundläggande lärobok i statistik för utbildningar på såväl grundnivå som avancerad nivå inom medicin, vård och folkhälsovetenskap. Den är också en utmärkt handbok för forskare och andra yrkesverksamma. Inga förkunskaper i ämnet krävs. För den som har läst statistik tidigare ger boken en värdefull introduktion till de tänkesätt och principer som är specifika när statistiska metoder tillämpas inom medicin och hälsa.

I denna nya upplaga behandlas bland annat dimensioneringsberäkningar, hantering av forskningsdata, regressionsanalyser och statistiska metoder för epidemiologiska undersökningar mer utförligt än tidigare. Varje kapitel avslutas med övningsuppgifter av varierande svårighetsgrad, totalt fler än 200 stycken. Knutet till bokens exempel och övningsuppgifter finns ett stort antal empiriska datamaterial och facit som kan laddas ner från liber.se.

Boken använder samma begrepp, grundstruktur och genomtänkta upplägg som Praktisk epidemiologi – för medicin, vård och folkhälsa. Dessa böcker kan därför med fördel användas parallellt.

Om författarenJonas Björk är professor i epidemiologi vid Lunds universitet. Han har mångårig erfarenhet av undervisning på grund- och forskarutbildningar vid medicinska fakulteten och arbetar aktivt på nationell nivå för att förbättra förutsättningarna för storskaliga befolkningsundersökningar som använder forskningsdata länkade med individuella registeruppgifter.

Vad är kvantitativa metoder? Hur kan de användas? Hur genomför man och planerar en undersökning? Hur kan och bör man tolka olika resultat och vilka osäkerhetsfaktorer finns det att ta hänsyn till vid resultattolkningar? Hur hjälper oss slumpen i att förstå och tolka rimligheten i olika resultat?Grunderna i statistisk dataanalys går igenom frågorna ovan och syftar till att ge kunskap om hur man planerar och genomför enklare undersökningar och hur man ska förhålla sig kritiskt till avancerade studier och forskningsresultat.Boken avslutas med ett kapitel om matematik för den som behöver repetera grundläggande kunskaper. Alla data som används i bokens olika exempel finns samlade i ett Excelark som kan hämtas från bokens webbplats. På så sätt kan läsaren upprepa det som görs i boken och även experimentera ytterligare.Boken riktar sig till blivande sjuksköterskor, fysio- och arbetsterapeuter, tandhygienister samt folkhälsovetare och även till övriga hälso- och sjukvårdsutbildningar.

Vilken är den största reptilen? Den snabbaste fisken? Hur starkt är ett spindelnät? Vilket djur kan bli 400 år? Det och mycket mer kan du ta reda på i detta rikt illustrerade uppslagsverk, fyllt av siffror, statistik och listor, som presenterar spännande fakta om fantastiska djur.

Business Statistics: Communicating with Numbers takes a comprehensive and contemporary approach that aims to bridge the gap between how statistics is taught and applied in the business world. This title not only prepares students in basic statistics but also gets them excited about further exploration of data analytics. The authors emphasize communicating with numbers rather than number crunching, through relatable case studies with relevant statistical methods and takeaways. This title incorporates timely examples from various fields, reinforces core features from previous editions, uses Excel and R to analyze data and solve problems, and includes new improvements, such as a revised chapter on data visualization, an exclusive chapter on logistic regression, and digital enhancements such as a big data capstone project with algorithmic exercises that span across multiple chapters.

Statistik för hälsovetenskaperna har tillsammans med sin föregångare Grundläggande statistik under flera decennier varit en uppskattad och flitigt använd kursbok vid många hälsovetenskapliga universitets- och högskoleutbildningar.Denna tredje upplaga av boken har ytterligare moderniserats. Statistikämnet introduceras på ett enkelt och begripligt sätt med hänsyn till en modern, datoriserad värld. Logiken förklaras resonemangsvis vilket förenklar för den som vill lära sig statistik.Boken tar upp de viktigaste begreppen och metoderna för att planera och designa studier, beskriva material och genomföra analyser. Metoder för att presentera material med hjälp av tabeller och diagram samt olika genomsnitts- och spridningsmått redovisas. De mest använda metoderna för statistisk analys gås igenom. Därutöver ingår en del centrala epidemiologiska begrepp och ett kapitel om regression och korrelation. Etikfrågor i samband med undersökningar diskuteras.Övningsuppgifter med förklarade svar finns det rikligt av – i stort sett samma som i förra upplagan – vilket underlättar för självstudier. Exemplen har hämtats från hälsovetenskaperna; de är därför användbara för yrkesgrupper som folkhälsovetare, sjuksköterskor, fysioterapeuter, arbetsterapeuter, socialarbetare, läkare med flera. Därigenom lämpar sig boken speciellt även för högskole- och universitetsstuderande inom dessa områden.

Kan statistik verkligen vara intressant och lätt att förstå? Svaret är ja! Denna bok bryter ned de komplexa principerna för statistisk analys och gör dem tillgängliga för alla. Så oavsett om du är student, forskare eller bara nyfiken på statistik, kommer du att finna värdefull vägledning här.Kan jag lita på statistiken? Hur stor är den statistiska felmarginalen? Är förändringen statistiskt säkerställd? Vad innebär statistisk signifikans? Svaren på dessa och många andra frågor finns i den här boken. Med praktiska tillämpningar och utan krånglig matematik förklaras grunderna för statistisk beskrivning, kritisk granskning och statistisk analys. Det finns många exempel med fullständiga lösningar och övningsuppgifter med utförliga svar i boken. Därför bör den fungera bra även för den som vill lära sig statistik på egen hand. I slutet på varje kapitel finns avsnittet Med datorns hjälp. Där visas hur man med statistikprogrammet SPSS kan låta datorn göra det siffermässiga grovarbetet. Statistik upplevs av många som svårt och tråkigt. Med denna bok visar författarna ännu en gång att statistik både kan vara lätt och roligt.

'A necessary book for our times. But also just great fun' Saul Perlmutter, Nobel LaureateThe world is awash in bullshit, and we're drowning in it. Politicians are unconstrained by facts. Science is conducted by press release. Start-up culture elevates hype to high art. These days, calling bullshit is a noble act.Based on a popular course at the University of Washington, Calling Bullshit gives us the tools to see through the obfuscations, deliberate and careless, that dominate every realm of our lives. In this lively guide, biologist Carl Bergstrom and statistician Jevin West show that calling bullshit is crucial to a properly functioning social group, whether it be a circle of friends, a community of researchers, or the citizens of a nation. Through six rules of thumb, they help us recognize bullshit whenever and wherever we encounter it - even within ourselves - and explain it to a crystal-loving aunt or casually racist grandfather.

Once considered tedious, the field of statistics is rapidly evolving into a discipline Hal Varian, chief economist at Google, has actually called "sexy." From batting averages and political polls to game shows and medical research, the real-world application of statistics continues to grow by leaps and bounds. How can we catch schools that cheat on standardized tests? How does Netflix know which movies you’ll like? What is causing the rising incidence of autism? As best-selling author Charles Wheelan shows us in Naked Statistics, the right data and a few well-chosen statistical tools can help us answer these questions and more.For those who slept through Stats 101, this book is a lifesaver. Wheelan strips away the arcane and technical details and focuses on the underlying intuition that drives statistical analysis. He clarifies key concepts such as inference, correlation, and regression analysis, reveals how biased or careless parties can manipulate or misrepresent data, and shows us how brilliant and creative researchers are exploiting the valuable data from natural experiments to tackle thorny questions.And in Wheelan’s trademark style, there’s not a dull page in sight. You’ll encounter clever Schlitz Beer marketers leveraging basic probability, an International Sausage Festival illuminating the tenets of the central limit theorem, and a head-scratching choice from the famous game show Let’s Make a Deal—and you’ll come away with insights each time. With the wit, accessibility, and sheer fun that turned Naked Economics into a bestseller, Wheelan defies the odds yet again by bringing another essential, formerly unglamorous discipline to life.

Neil J. Salkind’s best-selling Statistics for People Who (Think They) Hate Statistics has been helping ease student anxiety around an often intimidating subject since it first published in 2000. Now the bestselling SPSS and Excel versions are joined by a first edition of the text for use with the R software. New co-author Leslie A. Shaw carries forward Neil’s signature humorous, personable, and informative approach. The text guides students through various statistical procedures, beginning with descriptive statistics, correlation, and graphical representation of data, and ending with inferential techniques and analysis of variance.

Features and benefits:

·         Lots of support for getting started with R: Included are two introductory chapters on R and on R Studio, plus an appendix on other R packages and resource sites.

·         Step-by-step demonstrations of each statistical procedure in R: The authors show how to import the dataset, enter the syntax to run the test, and understand the output.

·         Additional resources make it easy to transition to this text, and to R:  Code and datasets are available on an accompanying website, which also includes screencast R tutorial videos for students, and PowerPoint slides and additional test questions for instructors.

Övningsbok till Statistik för beteendevetare är ett komplement till faktaboken med samma namn. Boken inleds med en kort repetition av grundläggande matematik och på omslagets insida finns ett flödesschema till hjälp för att avgöra vilken statistisk analys som bör väljas i en specifik situation.

Boken är sedan indelad i två huvudsektioner:

Den första delen innehåller räkneuppgifter kopplade till varje kapitel i faktaboken. Till de flesta kapitlen finns även en eller ett par uppgifter som lämpligen löses med hjälp av dator. Den andra delen utgörs av exempeluppgifter som är kopplade till flödesschemat.Till båda delarna finns ett omfattande facit vilket gör att övningsboken fungerar väl för självstudier.

Faktaboken Statistik för beteendevetare har rönt stor uppskattning bland studenter eftersom den på ett lättillgängligt och pedagogiskt sätt väver samman teori och praktik och förklarar svåra saker med hjälp av tydliga exempel.

Eftersom statistik i stor utsträckning är ett hantverk har studenter efterfrågat ytterligare räkneuppgifter och det är författarnas förhoppning att övningsboken ska uppfylla dessa önskemål och ge denna träning.

Om författarnaElisabet Borg och Joakim Westerlund är universitetslektorer vid Stockholms universitet, Psykologiska institutionen. Elisabet Borg fick 2011 den pedagogiska utmärkelsen Årets lärare vid Stockholms universitet.Boken är fackgranskad av professor Åke Hellström, Stockholms universitet och universitetslektor Daniel Sjödin, Örebro universitet.

Är det möjligt att fånga makt i siffror? Och hur gör vi för att mäta rätt, inte bara mäta lätt? I en tid där datadrivet beslutsfattande och mätbara mål hyllas, men kritiken mot "mätsamhället" växer, ger Räkna med jämlikhet vägledning i att använda statistik på ett konstruktivt sätt. Att mäta genomtänkt och medvetet öppnar vägar till förändring! I Räkna med jämlikhet får du kunskap, verktyg och illustrerande exempel, som hjälper dig att formulera frågeställningar, genomföra undersökningen och att analysera och använda statistiken. Boken lyfter bland annat frågor som: Vad är jämlikhetsdata, och vilka möjligheter och utmaningar innebär arbetet med statistik som speglar ojämlikhet, makt och diskriminering? Vilka lagar, regler och etiska principer bör vägleda vårt arbete med statistik? Hur ser vi till att vår statistik kommer till användning i praktiskt förändringsarbete? Räkna med jämlikhet är en praktisk handbok för dig som arbetar med jämlikhet och social hållbarhet, och som vill utveckla ditt arbete med hjälp av statistik. Christina Ahlzén, Medida, arbetar sedan 2008 med utredning och analys för att främja jämlikhet, jämställdhet, inkludering och social hållbarhet.

Credit Risk Management: Basic Concepts is the first book of a series of three with the objective of providing an overview of all aspects, steps, and issues that should be considered when undertaking credit risk management, including the Basel II Capital Accord, which all major banks must comply with in 2008. The introduction of the recently suggested Basel II Capital Accord has raised many issues and concerns about how to appropriately manage credit risk. Managing credit risk is one of the next big challenges facing financial institutions. The importance and relevance of efficiently managing credit risk is evident from the huge investments that many financial institutions are making in this area, the booming credit industry in emerging economies (e.g. Brazil, China, India, ...), the many events (courses, seminars, workshops, ...) that are being organised on this topic, and the emergence of new academic journals and magazines in the field (e.g. Journal of Credit Risk, Journal of Risk Model Validation, Journal of Risk Management in Financial Institutions, ...). Basic Concepts provides the introduction to the concepts, techniques, and practical examples to guide both young and experienced practitioners and academics in the fascinating, but complex world of risk modelling. Financial risk management, an area of increasing importance with the recent Basel II developments, is discussed in terms of practical business impact and the increasing profitability competition, laying the foundation for books II and III.

"Statistik och siffror signalerar objektivitet och trovärdighet, och orden 'ny undersökning' figurerar i mängder av nyeter varje dag." Så skriver en pr-byrå om vikten av att erbjuda ständigt nya hårda siffror för att få uppmärksamhet i medierna. Men redaktionerna klarar inte alltid av att granska undersökningar; de missar ibland bortfallets betydelse och felmarginalens funktion. Vad kan ihåliga undersökningar få för konsekvenser? Hur kan kunskaperna förbättras? Hur utvecklas sifferjournalistiken? Svaren ges i denna bok.

Shortlisted for the William Hill Sports Book of the Year Award 2022 Football has always measured success by what you win, but only in the last twenty years have clubs started to think about how you win. Data has now suffused almost every aspect of how football is played, coached, scouted and consumed. But it’s not the algorithms or new metrics that have made this change, it’s the people behind them.This is the story of modern football’s great data revolution and the group of curious, entrepreneurial personalities who zealously believed in its potential to transform the game. Central to this cast is Chris Anderson, an academic with no experience in football, who saw data as an opportunity to fundamentally change a sport that did not think it could be changed. His aim: to infiltrate the strange, insular world of professional football by establishing a club whose entire DNA could be built around data.Expected Goals charts his remarkable journey into the heart of the modern game and reveals how clubs across the world, from Liverpool to Leipzig and Brentford to Bayern Munich, began to see how data could help them unearth new players, define radical tactics and plot their path to glory.

An accessible, contemporary introduction to the methods for determining cause and effect in the social sciences  “Causation versus correlation has been the basis of arguments—economic and otherwise—since the beginning of time. Causal Inference: The Mixtape uses legit real-world examples that I found genuinely thought-provoking. It’s rare that a book prompts readers to expand their outlook; this one did for me.”—Marvin Young (Young MC)Causal inference encompasses the tools that allow social scientists to determine what causes what. In a messy world, causal inference is what helps establish the causes and effects of the actions being studied—for example, the impact (or lack thereof) of increases in the minimum wage on employment, the effects of early childhood education on incarceration later in life, or the influence on economic growth of introducing malaria nets in developing regions. Scott Cunningham introduces students and practitioners to the methods necessary to arrive at meaningful answers to the questions of causation, using a range of modeling techniques and coding instructions for both the R and the Stata programming languages.

Leonard Mlodinow's The Drunkard's Walk: How Randomness Rules Our Lives is an exhilarating, eye-opening guide to understanding our random world.Randomness and uncertainty surround everything we do. So why are we so bad at understanding them? The same tools that help us understand the random paths of molecules can be applied to the randomness that governs so many aspects of our everyday lives, from winning the lottery to road safety, and reveals the truth about the success of sporting heroes and film stars, and even how to make sense of a blood test.The Drunkard's Walk reveals the psychological illusions that prevent us understanding everything from stock-picking to wine-tasting - read it, or risk becoming another victim of chance.'A wonderfully readable guide to how the mathematical laws of randomness affect our lives' Stephen Hawking, author of A Brief History of Time

'A great introduction to a crucial topic' Bill Gates'Perhaps the most popular book on statistics ever published ... It's a marvel ... gave me a peek behind the curtain of statistical manipulation, showing me how the swindling was done so that I would not be fooled again' Tim HarfordIn 1954, Darrell Huff decided enough was enough. Fed up with politicians, advertisers and journalists using statistics to sensationalise, inflate, confuse, oversimplify and - on occasion - downright lie, he decided to shed light on their ill-informed and sneaky ways. How to Lie with Statistics is the result - the definitive and hilarious primer in the ways statistics are used to deceive.With over one and half million copies sold around the world, it has delighted generations of readers with its cheeky takes on the ins and outs of samples, averages, errors, graphs and indexes. And in the modern world of big data and misinformation, Huff remains the perfect guide through the maze of facts and figures that are designed to make us believe anything.'A hilarious exploration of mathematical mendacity.... Every time you pick it up, what happens? Bang goes another illusion!' The New York Times'A pleasantly subversive little book guaranteed to undermine your faith in the almighty statistic' Atlantic

**Selected for 2026 Doody's Core Titles as an Essential Purchase in Epidemiology**Continuing in the tradition of award-winning educator and epidemiologist Dr. Leon Gordis, Gordis Epidemiology, 7th Edition, provides a solid introduction to basic epidemiologic principles as well as practical applications in public health and clinical practice, highlighted by real-world examples throughout. Written by Drs. David D Celentano, Moyses Szklo, and Youssef Farag of Johns Hopkins University, this bestselling text is known for its reader-friendly, accessible writing style and practical approach to a complex and challenging subject, making it a favorite text of students as well as an ideal resource for health care providers, health policy makers, and epidemiologists at all levels of training and practice.

‘Probably the UK’s greatest living statistician’ TelegraphFrom the UK’s ‘statistical national treasure’, a clever and data-driven guide to how we can live with risk and uncertaintyWe live in a world where uncertainty is inevitable. How should we deal with what we don’t know? And what role do chance, luck and coincidence play in our lives?David Spiegelhalter has spent his career dissecting data in order to understand risks and assess the chances of what might happen in the future. In The Art of Uncertainty, he gives readers a window onto how we can all do this better.In engaging, crystal-clear prose, he takes us through the principles of probability, showing how it can help us think more analytically about everything from medical advice to pandemics and climate change forecasts, and explores how we can update our beliefs about the future in the face of constantly changing experience. Along the way, he explains why roughly 40% of football results come down to luck rather than talent, how the National Risk Register assesses near-term risks to the United Kingdom, and why we can be so confident that two properly shuffled packs of cards have never, ever been in the exact same order.Drawing on a wide range of captivating real-world examples, this is an essential guide to navigating uncertainty while also having the humility to admit what we do not know

This greatly expanded third edition of Survival Analysis- A Self-learning Text provides a highly readable description of state-of-the-art methods of analysis of survival/event-history data. This text is suitable for researchers and statisticians working in the medical and other life sciences as well as statisticians in academia who teach introductory and second-level courses on survival analysis. The third edition continues to use the unique "lecture-book" format of the first two editions with one new chapter, additional sections and clarifications to several chapters, and a revised computer appendix. The Computer Appendix, with step-by-step instructions for using the computer packages STATA, SAS, and SPSS, is expanded this third edition to include the software package R.

The Sunday Times Bestseller'Tim Harford is one of my favourite writers in the world. His storytelling is gripping but never overdone, his intellectual honesty is rare and inspiring, and his ability to make complex things simple - but not simplistic - is exceptional. How to Make the World Add Up is another one of his gems. If you're looking for an addictive pageturner that will make you smarter, this is your book' Rutger Bregman, author of Humankind'Tim Harford could well be Britain's Malcolm Gladwell'Alex Bellos, author of Alex's Adventures in Numberland'If you aren't in love with stats before reading this book, you will be by the time you're done. Powerful, persuasive, and in these truth-defying times, indispensable'Caroline Criado Perez, author of Invisible Women In How to Make the World Add Up, Tim Harford draws on his experience as both an economist and presenter of the BBC's radio show 'More or Less' to take us deep into the world of disinformation and obfuscation, bad research and misplaced motivation to find those priceless jewels of data and analysis that make communicating with numbers so rewarding. Through vivid storytelling he reveals how we can evaluate the claims that surround us with confidence, curiosity and a healthy level of scepticism. It is a must-read for anyone who cares about understanding the world around them.'Tim Harford is our most likeable champion of reason and rigour . . . clear, clever and always highly readable'The Times, Books of the Year'Fascinating and enjoyable'Bill Bryson'Now more than ever we need a book like this'Stephen Fry'Wise, humane and, above all, illuminating. Nobody is better on statistics and numbers - and how to make sense of them'Matthew Syed'One of the most wonderful collections of stories that I have read in a long time . . . fascinating.'Steven Levitt, co-author of Freakonomics'Wise and useful . . . such a delight' Financial Times'What should we do when someone makes a claim that they say is based on data? This wise book, distilled from years of experience, gives us the ten commandments, from first examining our feelings, to finally having the humility to admit we may be wrong. Priceless'Professor Sir David SpiegelhalterAnnounced as a top ten Sunday Times bestseller in paperback on 16 May 2021

Bayesian statistics and statistical practice have evolved over the years, driven by advancements in theory, methods, and computational tools. Bayesian Workflow explores the intricate workflows of applied Bayesian statistics, aiming to uncover the tacit knowledge often overlooked in published papers and textbooks. By systematizing the process of Bayesian model development, the book seeks to improve applied analyses and inspire future innovations in theory, methods, and software. It emphasizes the importance of iterative model building, model checking, computational troubleshooting, and simulated-data experimentation, offering a comprehensive perspective on statistical analysis.Through detailed examples and practical guidance, the book bridges the gap between theory and application, empowering practitioners and researchers to navigate the complexities of Bayesian inference. It is not a checklist or cookbook but a flexible framework for understanding and resolving challenges in statistical modeling and decision-making under uncertainty.FeaturesCovers all aspects of Bayesian statistical workflow, including model building, inference, validation, troubleshooting, and understandingDemonstrates iterative model development and computational problem-solving through real-world case studiesExplores computational challenges, calibration checking, and connections between modeling and computationHighlights the importance of checking models under diverse conditions to understand their limitations and improve their robustnessDiscusses how Bayesian principles apply to non-Bayesian methods in statistics and machine learningIncludes code snippets, exercises, and links to full datasets and code in R and Stan, with applicability to other programming environments like Python and JuliaThis book is designed for practitioners of applied Bayesian statistics, particularly users of probabilistic programming languages such as Stan, as well as developers of methods and software tailored to these users. It also targets researchers in Bayesian theory and methods, offering insights into understudied aspects of statistical workflows. Instructors and students will find adaptable exercises and case studies to enhance their learning experience. Beyond Bayesian inference, the book’s principles are relevant to users of non-Bayesian methods, making it a valuable resource for statisticians, data scientists, and machine learning professionals seeking to improve their modeling and decision-making processes.

Across the last fifty years, epidemiology has developed into a vibrant scientific discipline that brings together the social and biological sciences, incorporating everything from statistics to the philosophy of science in its aim to study and track the distribution and determinants of health events. A now-classic text, the third edition of this essential introductory textbook gives an overview of the core concepts that form the underpinnings of epidemiology and epidemiologic research. Rather than focusing on statistics or formulas, Epidemiology presents the underlying epidemiologic principles and concepts in a coherent and straightforward exposition. This core content is supplemented with historical notes, a discussion of scientific inference, details about infectious disease epidemiology, and some advanced topics--including how to deal with missing data, the use of causal diagrams, and quantitative bias analysis techniques--that serve as an on-ramp into further study for those who elect to pursue it. By emphasizing a unifying set of ideas, students will develop a strong foundation for understanding the principles of epidemiologic research.

This richly illustrated textbook covers modern statistical methods with applications in medicine, epidemiology and biology. Firstly, it discusses the importance of statistical models in applied quantitative research and the central role of the likelihood function, describing likelihood-based inference from a frequentist viewpoint, and exploring the properties of the maximum likelihood estimate, the score function, the likelihood ratio and the Wald statistic. In the second part of the book, likelihood is combined with prior information to perform Bayesian inference. Topics include Bayesian updating, conjugate and reference priors, Bayesian point and interval estimates, Bayesian asymptotics and empirical Bayes methods. It includes a separate chapter on modern numerical techniques for Bayesian inference, and also addresses advanced topics, such as model choice and prediction from frequentist and Bayesian perspectives. This revised edition of the book “Applied Statistical Inference” has been expanded to include new material on Markov models for time series analysis. It also features a comprehensive appendix covering the prerequisites in probability theory, matrix algebra, mathematical calculus, and numerical analysis, and each chapter is complemented by exercises. The text is primarily intended for graduate statistics and biostatistics students with an interest in applications.