Resampling helps students understand the meaning of sampling distributions, sampling variability, P-values, hypothesis tests, and confidence intervals. The third edition of Mathematical Statistics with Resampling and R combines modern resampling techniques and mathematical statistics. Classroom-tested to ensure a comprehensive presentation, this book uses the powerful and flexible computer language R for data analysis and explore the benefits of modern resampling techniques. It strikes a balance between theory, computing, and applications. Throughout the book, new and updated case studies featuring areas such as COVID-19, climate action, and more illustrate the relevnce of mathematical statistics to real-world applications. This third edition includes several all-new sections, including a discussion of pivotal statistics and causal reference. Written for undergraduate students in mathematical statistics courses as well as practitioners and researchers, this third edition presented a revised and updated guide for applying the most current resampling techniues to mathematical statistics. 

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