• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

  • Hírek

  • Elements of Computational Statistics

    Elements of Computational Statistics by Gentle, James E.;

    Sorozatcím: Statistics and Computing;

      • 20% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár EUR 160.49
      • 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.

        66 563 Ft (63 393 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 20% (cc. 13 313 Ft off)
      • Kedvezményes ár 53 250 Ft (50 714 Ft + 5% áfa)

    66 563 Ft

    db

    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:

    • Kiadás sorszáma 2002
    • Kiadó Springer New York
    • Megjelenés dátuma 2002. augusztus 12.
    • Kötetek száma 1 pieces, Book

    • ISBN 9780387954899
    • Kötéstípus Keménykötés
    • Terjedelem420 oldal
    • Méret 235x155 mm
    • Súly 1760 g
    • Nyelv angol
    • Illusztrációk XVIII, 420 p. Illustrations, black & white
    • 0

    Kategóriák

    Hosszú leírás:

    In recent years developments in statistics have to a great extent gone hand in hand with developments in computing. Indeed, many of the recent advances in statistics have been dependent on advances in computer science and techn- ogy. Many of the currently interesting statistical methods are computationally intensive, eitherbecausetheyrequireverylargenumbersofnumericalcompu- tions or because they depend on visualization of many projections of the data. The class of statistical methods characterized by computational intensity and the supporting theory for such methods constitute a discipline called “com- tational statistics”. (Here, I am following Wegman, 1988, and distinguishing “computationalstatistics”from“statisticalcomputing”, whichwetaketomean “computational methods, including numerical analysis, for statisticians”.) The computationally-intensive methods of modern statistics rely heavily on the developments in statistical computing and numerical analysis generally. Computational statistics shares two hallmarks with other “computational” sciences, such as computational physics, computational biology, and so on. One is a characteristic of the methodology: it is computationally intensive. The other is the nature of the tools of discovery. Tools of the scienti?c method have generally been logical deduction (theory) and observation (experimentation). The computer, used to explore large numbers of scenarios, constitutes a new type of tool. Use of the computer to simulate alternatives and to present the research worker with information about these alternatives is a characteristic of thecomputationalsciences. Insomewaysthisusageisakintoexperimentation. The observations, however, are generated from an assumed model, and those simulated data are used toevaluate and study the model. This book describes techniques used in computational statistics and considers some of the areas of application, such as density estimation and model building, in which computationally-intensive methods are useful.

    Több

    Tartalomjegyzék:

    Methods of Computational Statistics.- Preliminaries.- Monte Carlo Methods for Inference.- Randomization and Data Partitioning.- Bootstrap Methods.- Tools for Identification of Structure in Data.- Estimation of Functions.- Graphical Methods in Computational Statistics.- Data Density and Structure.- Estimation of Probability Density Functions Using Parametric Models.- Nonparametric Estimation of Probability Density Functions.- Structure in Data.- Statistical Models of Dependencies.

    Több
    Mostanában megtekintett
    previous
    20% %kedvezmény
    Elements of Computational Statistics

    Cybernetics, Cognition and Machine Learning Applications: Proceedings of ICCCMLA 2021

    Gunjan, Vinit Kumar; Suganthan, P. N.; Haase, Jan; Kumar, Amit

    97 628 Ft

    78 102 Ft

    20% %kedvezmény
    Elements of Computational Statistics

    Advanced System Development Technologies I

    Bezuglyi, Mykhailo; Bouraou, Nadiia; Mykytenko, Volodymyr;

    88 752 Ft

    71 002 Ft

    Elements of Computational Statistics

    Netter's Concise Neurology Updated Edition

    Misulis, Karl E.; Head, Thomas C.

    20 733 Ft

    18 038 Ft

    next