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Statistical Inference: The Minimum Distance Approach
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Statistical Inference: The Minimum Distance Approach
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Statistical Inference: The Minimum Distance Approach
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Statistical Inference: The Minimum Distance Approach (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability)
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Statistical Inference: The Minimum Distance Approach (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied Probability)
Verlag: Chapman and Hall/CRC 2011-07-19, 2011
ISBN 10: 1420099655 ISBN 13: 9781420099652
Sprache: Englisch
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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Statistical Inference : The Minimum Distance Approach
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Statistical Inference: The Minimum Distance Approach (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability)
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
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Statistical Inference : The Minimum Distance Approach
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Statistical Inference: The Minimum Distance Approach (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Statistical Inference : The Minimum Distance Approach
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Statistical Inference : The Minimum Distance Approach
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbGebunden. Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Ayanendranath Basu, Hiroyuki Shioya, Chanseok ParkIn many ways, estimation by an appropriate minimum distance method is one of the most natural ideas in statistics. However, there are many different ways of constructing an appropriate dist.
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Statistical Inference : The Minimum Distance Approach
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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In den WarenkorbBuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book gives a comprehensive account of density-based minimum distance methods and their use in statistical inference. It covers statistical distances, density-based minimum distance methods, discrete and continuous models, asymptotic distributions, robustness, computational issues, residual adjustment functions, graphical descriptions of robustness, penalized and combined distances, multisample methods, weighted likelihood, and multinomial goodness-of-fit tests. The book also introduces the minimum distance methodology in interdisciplinary areas, such as neural networks and image processing, as well as specialized models and problems, including regression, mixture models, survival and Bayesian analysis, and more.
