Präsentiert eine einheitliche Herangehensweise an die parametrische Schätzung, Konfidenzintervalle, Hypothesentests und statistische Modelle, die in einzigartiger Weise auf der Likelihood-Funktion basieren. Dieses Fachbuch beschäftigt sich mit der mathematischen Statistik für Studenten im höheren Grundstudium und zu Beginn des Hauptstudiums. Die Kapitel zu Schätzung, Konfidenzintervallen, Hypothesentests und statistischen Modellen zusammengenommen legen den Schwerpunkt auf die Likelihood-Funktion. Wichtige Aspekte statistischer Modelle, wie Suffizienz, Verteilungen in der Exponentialfamilie und Eigenschaften großer Stichproben, stehen ebenfalls im Vordergrund. Mathematical Statistics: An Introduction to Likelihood Based Inference macht komplexe Themen zugänglich und verständlich, deckt viele Themen ausführlicher ab als herkömmliche Lehrbücher zur mathematischen Statistik. Das Buch enthält unzählige Beispiele, Fallstudien, Übungen (von einfach bis schwierig) sowie viele wichtige Theoreme der mathematischen Statistik, inklusive deren Nachweise.