-
10% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár GBP 9.99
-
4 772 Ft (4 545 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 10% (cc. 477 Ft off)
- Kedvezményes ár 4 295 Ft (4 091 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
4 772 Ft
Beszerezhetőség
Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó John Wiley & Sons
- Megjelenés dátuma 1997. december 29.
- ISBN 9780028621500
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem256 oldal
- Méret 230x154x15 mm
- Súly 384 g
- Nyelv angol 0
Kategóriák
Rövid leírás:
This book focuses on Bayesian multivariate inference, which is defined as any inference that involves a multivariate (marginal) posterior distribution and is distinct from frequentist multivariate inference in that that is defined as any analysis with a multivariate response variable.
TöbbHosszú leírás:
This book focuses on Bayesian multivariate inference, which is defined as any inference that involves a multivariate (marginal) posterior distribution and is distinct from frequentist multivariate inference in that that is defined as any analysis with a multivariate response variable. This text features multivariate models, including the mutivariate normal and t distributions, Dirichlet–multinomial and gamma–poisson models, and generalized mixed linear models. Experimental design techniques are also covered and include blocking and repeated measures; experimental planning principles (Bayesian stopping and decision rules in experiments to prove); and risk assessments such as a–priori Type I and Type II error risks in such experiments. Decision analysis is presented in this context as a coherent way to compute stopping boundaries and terminal decisions. Planning principles for experiments include information maximization. Each chapter includes problem sets and computer exercises.
Több
