Statistical Methods in the Atmospheric Sciences by Wilks, Daniel S.;

10% KEDVEZMÉNY?
A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.

Kiadói listaár EUR 110.00
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.

45 622 Ft (43 450 Ft + 5% áfa)
Kedvezmény(ek) 10% (cc. 4 562 Ft off)
Kedvezményes ár 41 060 Ft (39 105 Ft + 5% áfa)

45 622 Ft

Beszerezhetőség

Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.

A termék adatai:

Kiadás sorszáma 4
Kiadó Elsevier Science
Megjelenés dátuma 2019. június 11.

ISBN 9780128158234
Kötéstípus Puhakötés
Terjedelem840 oldal
Méret 235x191 mm
Súly 1720 g
Nyelv angol

Kategóriák

Operációs rendszerek és grafikus felhasználói felületek Irodai szoftverek, táblázatkezelők Asztrofizika Környezetvédelem Meteorológia Környezettudomány általában

Hosszú leírás:

Statistical Methods in the Atmospheric Sciences, Fourth Edition, continues the tradition of trying to meet the needs of students, researchers and operational practitioners. This updated edition not only includes expanded sections built upon the strengths of the prior edition, but also provides new content where there have been advances in the field, including Bayesian analysis, forecast verification and a new chapter dedicated to ensemble forecasting.

Több

Tartalomjegyzék:

1. Introduction2. Review of Probability3. Empirical Distributions and Exploratory Data Analysis4. Parametric Probability Distributions5. Frequentist Statistical Inference6. Bayesian Inference7. Statistical Forecasting8. Ensemble Forecasting9. Forecast Verification10. Time Series11. Matrix Algebra and Random Matrices12. Multivariate Normal Distribution13. Principal Component (EOF) Analysis14. Linear multivariate analysis of vector pairs: CCA, MCA, and RA15. Discrimination and Classification16. Cluster Analysis