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A First Course in Multivariate Statistics Bernard Flury Author
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A First Course in Multivariate Statistics Bernard Flury Author - nuovo libro

ISBN: 9781441931139

A comprehensive and self-contained introduction to the field, carefully balancing mathematical theory and practical applications. It starts at an elementary level, developing concepts of … Altro …

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Flury, Bernard:

A First Course in Multivariate Statistics - edizione con copertina flessibile

2010, ISBN: 1441931139

edizione con copertina rigida

Softcover reprint of hardcover 1st ed. 1997 Kartoniert / Broschiert Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Randomvariable; Resampling; classification; expectation¿maximizationalgori… Altro …

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2010

ISBN: 9781441931139

Springer, Taschenbuch, Auflage: Softcover reprint of hardcover 1st ed. 1997, 732 Seiten, Publiziert: 2010-11-24T00:00:01Z, Produktgruppe: Buch, 3.44 kg, Statistik, Naturwissenschaft & Mat… Altro …

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2010, ISBN: 9781441931139

Springer, Taschenbuch, Auflage: Softcover reprint of hardcover 1st ed. 1997, 732 Seiten, Publiziert: 2010-11-24T00:00:01Z, Produktgruppe: Buch, 3.44 kg, Statistik, Naturwissenschaft & Mat… Altro …

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A First Course in Multivariate Statistics - edizione con copertina flessibile

2010, ISBN: 9781441931139

Buch, Softcover, Softcover reprint of hardcover 1st ed. 1997, [PU: Springer-Verlag New York Inc.], Springer-Verlag New York Inc., 2010

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Dati bibliografici del miglior libro corrispondente

Dettagli del libro
A First Course in Multivariate Statistics Bernard Flury Author
Autore:
Titolo:
ISBN:

9781441931139


A comprehensive and self-contained introduction to the field, carefully balancing mathematical theory and practical applications. It starts at an elementary level, developing concepts of multivariate distributions from first principles. After a chapter on the multivariate normal distribution reviewing the classical parametric theory, methods of estimation are explored using the plug-in principles as well as maximum likelihood. Two chapters on discrimination and classification, including logistic regression, form the core of the book, followed by methods of testing hypotheses developed from heuristic principles, likelihood ratio tests and permutation tests. Finally, the powerful self-consistency principle is used to introduce principal components as a method of approximation, rounded off by a chapter on finite mixture analysis.

Informazioni dettagliate del libro - A First Course in Multivariate Statistics Bernard Flury Author


EAN (ISBN-13): 9781441931139
ISBN (ISBN-10): 1441931139
Copertina rigida
Copertina flessibile
Anno di pubblicazione: 2010
Editore: Springer New York Core >1 >T
732 Pagine
Peso: 1,339 kg
Lingua: eng/Englisch

Libro nella banca dati dal 2010-02-23T09:34:50+01:00 (Zurich)
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ISBN/EAN: 9781441931139

ISBN - Stili di scrittura alternativi:
1-4419-3113-9, 978-1-4419-3113-9
Stili di scrittura alternativi e concetti di ricerca simili:
Autore del libro : flury, flür
Titolo del libro: course, using multivariate statistics

Dati dell'editore

Autore: Bernard Flury
Titolo: Springer Texts in Statistics; A First Course in Multivariate Statistics
Editore: Springer; Springer US
715 Pagine
Anno di pubblicazione: 2010-11-24
New York; NY; US
Stampato / Fatto in
Lingua: Inglese
93,49 € (DE)

BC; Hardcover, Softcover / Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastik, Mathematische Statistik; Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; Verstehen; Multivariate statistics; Normal distribution; Random variable; Resampling; classification; expectation–maximization algorithm; principal component analysis; Probability Theory; Statistical Theory and Methods; Stochastik; BB

1. Why Multivariate Statistics?.- 2. Joint Distribution of Several Random Variables.- 3. The Multivariate Normal Distribution.- 4. Parameter Estimation.- 5. Discrimination and Classification, Round 1.- 6. Statistical Inference for Means.- 7. Discrimination and Classification, Round 2.- 8. Linear Principal Component Analysis.- 9. Normal Mixtures.- Appendix: Selected Results From Matrix Algebra.- A.0. Preliminaries.- A.1. Partitioned Matrices.- A.2. Positive Definite Matrices.- A.3. The Cholesky Decomposition.- A.4. Vector and Matrix Differentiation.- A.5. Eigenvectors and Eigenvalues.- A.6. Spectral Decomposition of Symmetric Matrices.- A.7. The Square Root of a Positive Definite Symmetric Matrix.- A.8. Orthogonal Projections on Lines and Planes.- A.9. Simultaneous Decomposition of Two Symmetric Matrices.

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