Rémillard / Duchesne | Statistical Modeling and Analysis for Complex Data Problems | Buch | 978-1-4419-3751-3 | sack.de

Buch, Englisch, 324 Seiten, Previously published in hardcover, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 517 g

Rémillard / Duchesne

Statistical Modeling and Analysis for Complex Data Problems


1. Auflage. Softcover version of original hardcover Auflage 2005
ISBN: 978-1-4419-3751-3
Verlag: Springer US

Buch, Englisch, 324 Seiten, Previously published in hardcover, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 517 g

ISBN: 978-1-4419-3751-3
Verlag: Springer US


Statistical Modeling and Analysis for Complex Data Problems treats some of today’s more complex problems and it reflects some of the important research directions in the field. Twenty-nine authors – largely from Montreal’s GERAD Multi-University Research Center and who work in areas of theoretical statistics, applied statistics, probability theory, and stochastic processes – present survey chapters on various theoretical and applied problems of importance and interest to researchers and students across a number of academic domains.

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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


Dependence Properties of Meta-Elliptical Distributions.- The Statistical Significance of Palm Beach County.- Bayesian Functional Estimation of Hazard Rates for Randomly Right Censored Data Using Fourier Series Methods.- Conditions for the Validity of F-Ratio Tests for Treatment and Carryover Effects in Crossover Designs.- Bias in Estimating the Variance of K-Fold Cross-Validation.- Effective Construction of Modified Histograms in Higher Dimensions.- On Robust Diagnostics at Individual Lags Using RA-ARX Estimators.- Bootstrap Confidence Intervals for Periodic Preventive Replacement Policies.- Statistics for Comparison of Two Independent cDNA Filter Microarrays.- Large Deviations for Interacting Processes in the Strong Topology.- Asymptotic Distribution of a Simple Linear Estimator for Varma Models in Echelon Form.- Recent Results for Linear Time Series Models with Non Independent Innovations.- Filtering of Images for Detecting Multiple Targets Trajectories.- Optimal Detection of Periodicities in Vector Autoregressive Models.- The Wilcoxon Signed-Rank Test for Cluster Correlated Data.



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