Complex Data Modeling and Computationally Intensive Statistical Methods
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, New York, NY, 2010
- Erstausgabe
- Hardcover
- Gebraucht
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164 pp. Tightly bound. Corners not bumped. Text is free of markings. No ownership markings. Published without a dust jacket. Printed boards. First Edition / First Printing. 9,8,7,6,5,4,3,2,1. This copy is smyth sewn. Smyth sewing is a method of bookbinding where groups of folded pages (referred to as signatures) are stitched together using binder thread. Each folded signature is sewn together individually with multiple stitches and then joined with other signatures to create the complete book block. This is the traditional and best method of bookbinding.
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- Titel
- Complex Data Modeling and Computationally Intensive Statistical Methods
- Autor
- Mantovan, Pietro; Piercesare Secchi
- Verlag
- Springer, New York, NY
- Veröffentlichungsjahr
- 2010
- Zustand
- Very Good
- Schutzumschlag
- Published Without Dust Jacket
- Einband
- Hardcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 8847013852
- ISBN-13
- 9788847013858
- Ausgabe
- 1st Edition
- Druck
- 1st Printing
- Abmessungen
- 8vo - over 7¾" - 9¾" tall
- Serie
- Buch 11 von 36: Contributions to Statistics
Selected from the conference "S.Co.2009: Complex Data Modeling and Computationally Intensive Methods for Estimation and Prediction," these 20 papers cover the latest in statistical methods and computational techniques for complex and high dimensional datasets.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Pietro Mantovan has been Professor of Statistics since 1986 at the University Ca' Foscari of Venezia, Italy, where he has served as coordinator of research units, head of the Departement of Statistics, and Dean of the Faculty of Economics. He has written several articles, monographs and textbooks on classical and Bayesian methods for statistical inference. His recent research interests focus on Bayesian methods for learning and prediction, statistical perturbation models for matrix data, dynamic regression with covariate errors, parallel algorithms for system identification in dynamic models, on line monitoring and forecasting of environmental data, hydrological forecasting uncertainty assessment, and robust inference processes.
Piercesare Secchi is Professor of Statistics at MOX since 2005 and Director of the Department of Mathematics at the Politecnico di Milano. He got a Doctorate in Methodological Statistics from the University of Trento in 1992 and a PhDin Statistics from the University of Minnesota in 1995. He has written several papers on stochastic games and on Bayesian nonparametric predictive inference and bootstrap techniques. His present research interests focus on statistical methods for the exploration, classification and analysis of high dimensional data, like functional data or images generated by medical diagnostic devices or by remote sensing. He also works on models for Bayesian inference, in particular those generated by urn schemes, on response adaptive designs of experiments for clinical trials and on biodata mining. He is PI of different projects in applied statistics and coordinator of the Statistical Unit of the Aneurisk project.
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