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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Good. No Jacket. Pages can have notes/highlighting. Spine may show signs of wear. ~ ThriftBooks: Read More, Spend Less 2.64.
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Très bon. Ancien livre de bibliothèque avec équipements. Edition 1989. Ammareal reverse jusqu'à 15% du prix net de cet article à des organisations caritatives. ENGLISH DESCRIPTION Book Condition: Used, Very good. Former library book. Edition 1989. Ammareal gives back up to 15% of this item's net price to charity organizations.
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In den Warenkorbgebundene Ausgabe. Zustand: Gut. 2. Auflage;. 680 Seiten Der Erhaltungszustand des hier angebotenen Werks ist trotz seiner Bibliotheksnutzung sehr sauber und kann entsprechende Merkmale aufweisen (Rückenschild, Instituts-Stempel.). In ENGLISCHER Sprache. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 1120.
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: As New. No Jacket. 2nd Edition. This is a fine, as new, hardcover second edition copy, no DJ, pale brown spine.
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Anbieter: Studibuch, Stuttgart, Deutschland
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In den Warenkorbpaperback. Zustand: Befriedigend. 700 Seiten; 9781475770988.4 Gewicht in Gramm: 2.
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Anbieter: Studibuch, Stuttgart, Deutschland
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In den Warenkorbhardcover. Zustand: Gut. 696 Seiten; 9780387947259.3 Gewicht in Gramm: 2.
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In den WarenkorbZustand: New.
Verlag: Springer-Verlag New York Inc., New York, NY, 2013
ISBN 10: 1475770987 ISBN 13: 9781475770988
Sprache: Englisch
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: new. Paperback. This text is concerned with Bayesian learning, inference and forecasting in dynamic environments. We describe the structure and theory of classes of dynamic models and their uses in forecasting and time series analysis. The principles, models and methods of Bayesian forecasting and time - ries analysis have been developed extensively during the last thirty years. Thisdevelopmenthasinvolvedthoroughinvestigationofmathematicaland statistical aspects of forecasting models and related techniques. With this has come experience with applications in a variety of areas in commercial, industrial, scienti?c, and socio-economic ?elds. Much of the technical - velopment has been driven by the needs of forecasting practitioners and applied researchers. As a result, there now exists a relatively complete statistical and mathematical framework, presented and illustrated here. In writing and revising this book, our primary goals have been to present a reasonably comprehensive view of Bayesian ideas and methods in m- elling and forecasting, particularly to provide a solid reference source for advanced university students and research workers. This text is concerned with Bayesian learning, inference and forecasting in dynamic environments. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
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Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Like New. Like New. book.
Verlag: Springer New York, Springer New York Mär 2013, 2013
ISBN 10: 1475770987 ISBN 13: 9781475770988
Sprache: Englisch
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -This text is concerned with Bayesian learning, inference and forecasting in dynamic environments. We describe the structure and theory of classes of dynamic models and their uses in forecasting and time series analysis. The principles, models and methods of Bayesian forecasting and time - ries analysis have been developed extensively during the last thirty years. Thisdevelopmenthasinvolvedthoroughinvestigationofmathematicaland statistical aspects of forecasting models and related techniques. With this has come experience with applications in a variety of areas in commercial, industrial, scienti c, and socio-economic elds. Much of the technical - velopment has been driven by the needs of forecasting practitioners and applied researchers. As a result, there now exists a relatively complete statistical and mathematical framework, presented and illustrated here. In writing and revising this book, our primary goals have been to present a reasonably comprehensive view of Bayesian ideas and methods in m- elling and forecasting, particularly to provide a solid reference source for advanced university students and research workers.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 700 pp. Englisch.
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Verlag: Springer New York, Springer New York, 2013
ISBN 10: 1475770987 ISBN 13: 9781475770988
Sprache: Englisch
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This text is concerned with Bayesian learning, inference and forecasting in dynamic environments. We describe the structure and theory of classes of dynamic models and their uses in forecasting and time series analysis. The principles, models and methods of Bayesian forecasting and time - ries analysis have been developed extensively during the last thirty years. Thisdevelopmenthasinvolvedthoroughinvestigationofmathematical and statistical aspects of forecasting models and related techniques. With this has come experience with applications in a variety of areas in commercial, industrial, scienti c, and socio-economic elds. Much of the technical - velopment has been driven by the needs of forecasting practitioners and applied researchers. As a result, there now exists a relatively complete statistical and mathematical framework, presented and illustrated here. In writing and revising this book, our primary goals have been to present a reasonably comprehensive view of Bayesian ideas and methods in m- elling and forecasting, particularly to provide a solid reference source for advanced university students and research workers.
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