• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

  • Hírek

  • Fitting Statistical Distributions: The Generalized Lambda Distribution and Generalized Bootstrap Methods

    Fitting Statistical Distributions by Karian, Zaven A.; Dudewicz, Edward J.;

    The Generalized Lambda Distribution and Generalized Bootstrap Methods

      • 20% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár GBP 180.00
      • 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.

        91 098 Ft (86 760 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 20% (cc. 18 220 Ft off)
      • Kedvezményes ár 72 878 Ft (69 408 Ft + 5% áfa)

    91 098 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.

    Rövid leírás:

    Although the study of statistical modelling has made great strides in recent years, the number and variety of distributions to choose from continue to create problems. . Focusing on techniques used successfully across many fields, Fitting Statistical Distributions presents all of the relevant results related to the Generalized Lambda Distribution, the Generalized Bootstrap, and Monte Carlo simulation. It provides the tables, algorithms, and computer programs needed for fitting continuous probability distributions to data in a wide variety of circumstances-covering bivariate as well as univariate distributions, and including situations where moments do not exist.

    Több

    Hosszú leírás:

    Throughout the physical and social sciences, researchers face the challenge of fitting statistical distributions to their data. Although the study of statistical modelling has made great strides in recent years, the number and variety of distributions to choose from-all with their own formulas, tables, diagrams, and general properties-continue to create problems. For a specific application, which of the dozens of distributions should one use? What if none of them fit well?

    Fitting Statistical Distributions helps answer those questions. Focusing on techniques used successfully across many fields, the authors present all of the relevant results related to the Generalized Lambda Distribution (GLD), the Generalized Bootstrap (GB), and Monte Carlo simulation (MC). They provide the tables, algorithms, and computer programs needed for fitting continuous probability distributions to data in a wide variety of circumstances-covering bivariate as well as univariate distributions, and including situations where moments do not exist.

    Regardless of your specific field-physical science, social science, or statistics, practitioner or theorist-Fitting Statistical Distributions is required reading. It includes wide-ranging applications illustrating the methods in practice and offers proofs of key results for those involved in theoretical development. Without it, you may be using obsolete methods, wasting time, and risking incorrect results.

    Több

    Tartalomjegyzék:

    The Generalized Lambda Family of Distributions. Fitting Distributions and Data with the GLD via the Method of Moments. The Extended GLD System, the EGLD: Fitting by the Method of Moments. A Percentile-Based Approach to Fitting Distributions and Data with the GLD. GLD-2: the Bivariate GLD Distribution. The Generalized Bootstrap (GB) and Monte Carlo (MC) Methods. Appendices

    Több