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In den WarenkorbOriginalbroschur. Zustand: Sehr gut. S. 304-410. Ein gutes und sauberes Exemplar. - B. P. BELINSKIY, P. CAITHAMER Energy of the stochastic wave equation driven by a fractional Gaussian noise -- G. PECCATI, C. A. TUDOR Anticipating integrals and martingales on the Poisson space -- L. ACCARDI, W. AYED, H. OUERDIANE Module white no…ise calculus -- D. GOMES, E. CAPELAS DE OLIVEIRA, E. A. NOTTE CUELLO Some properties of the Eln (r) polynomials -- A. Y GORDON Family-wise error rate of a step-down procedure. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 550.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Statistical Analysis of Observations of Increasing Dimension is devoted to the investigation of the limit distribution of the empirical generalized variance, covariance matrices, their eigenvalues and solutions of the system of linear algebraic equat…ions with random coefficients, which are an important function of observations in multidimensional statistical analysis. A general statistical analysis is developed in which observed random vectors may not have density and their components have an arbitrary dependence structure. The methods of this theory have very important advantages in comparison with existing methods of statistical processing. The results have applications in nuclear and statistical physics, multivariate statistical analysis in the theory of the stability of solutions of stochastic differential equations, in control theory of linear stochastic systems, in linear stochastic programming, in the theory of experiment planning.
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Statistical Analysis of Observations of Increasing Dimension is devoted to the investigation of the limit distribution of the empirical generalized variance, covariance matrices, their eigenvalues and solutions of the system of linear algebraic equations wi…th random coefficients, which are an important function of observations in multidimensional statistical analysis. A general statistical analysis is developed in which observed random vectors may not have density and their components have an arbitrary dependence structure. The methods of this theory have very important advantages in comparison with existing methods of statistical processing. The results have applications in nuclear and statistical physics, multivariate statistical analysis in the theory of the stability of solutions of stochastic differential equations, in control theory of linear stochastic systems, in linear stochastic programming, in the theory of experiment planning.
