Personnaliser

OK
Rakuten - Achat et vente en ligne de produits neufs et d'occasionRakuten group
ClubR
Euro

Mettre en vente

Rakuten - Achat et vente en ligne de produits neufs et d'occasionRakuten group

Advances in Complex Data Modeling and Computational Methods in Statistics -

Note : 0

0 avis
  • Soyez le premier à donner un avis

Vous en avez un à vendre ?

Vendez-le-vôtre

24,89 €

Produit Neuf

  • Livraison : 0,00 €
  • Livré entre le 4 et le 7 août
Voir les modes de livraison

ORIG1

PRO Vendeur favori

4,5/5 sur 221 ventes

Livre de poche,Expédition depuis la Chine; Livraison sous 8-12 jours

Publicité
 
Vous avez choisi le retrait chez le vendeur à
  • Payez directement sur Rakuten (CB, PayPal, 4xCB...)
  • Récupérez le produit directement chez le vendeur
  • Rakuten vous rembourse en cas de problème

Gratuit et sans engagement

Félicitations !

Nous sommes heureux de vous compter parmi nos membres du Club Rakuten !

En savoir plus

Retour

Horaires

      Note :


      Avis sur Advances In Complex Data Modeling And Computational Methods In Statistics Format Broché  - Livre Littérature Générale

      Note : 0 0 avis sur Advances In Complex Data Modeling And Computational Methods In Statistics Format Broché  - Livre Littérature Générale

      Les avis publiés font l'objet d'un contrôle automatisé de Rakuten.


      Présentation Advances In Complex Data Modeling And Computational Methods In Statistics Format Broché

       - Livre Littérature Générale

      Livre Littérature Générale - 01/08/2016 - Broché - Langue : Anglais

      Editeur : Springer International PublishingLangue : AnglaisParution : 01/08/2016Format : Moyen, de 350g à 1kgNombre de pages : 220Expédition : 341Dimensions : 23.5 x 15.5 x 1.3 ...

    • Editeur : Springer International Publishing
    • Langue : Anglais
    • Parution : 01/08/2016
    • Format : Moyen, de 350g à 1kg
    • Nombre de pages : 220
    • Expédition : 341
    • Dimensions : 23.5 x 15.5 x 1.3
    • Résumé :
      The book is addressed to statisticians working at the forefront of the statistical analysis of complex and high dimensional data and offers a wide variety of statistical models, computer intensive methods and applications: network inference from the analysis of high dimensional data; new developments for bootstrapping complex data; regression analysis for measuring the downsize reputational risk; statistical methods for research on the human genome dynamics; inference in non-euclidean settings and for shape data; Bayesian methods for reliability and the analysis of complex data; methodological issues in using administrative data for clinical and epidemiological research; regression models with differential regularization; geostatistical methods for mobility analysis through mobile phone data exploration. This volume is the result of a careful selection among the contributions presented at the conference S.Co.2013: Complex data modeling and computationally intensive methods for estimation and prediction held at the Politecnico di Milano, 2013. All the papers published here have been rigorously peer-reviewed.

      Sommaire:
      1 Antonino Abbruzzo, Angelo M. Mineo: Inferring networks from high-dimensional data with mixed variables.- 2 Federico Andreis, Fulvia Mecatti: Rounding Non-integer Weights in Bootstrapping Non-iid Samples: actual problem or harmless practice?.- 3 Marika Arena, Giovanni Azzone, Antonio Conte, Piercesare Secchi, Simone Vantini: Measuring downsize reputational risk in the Oil & Gas industry.- 4 Laura Azzimonti, Marzia A. Cremona, Andrea Ghiglietti, Francesca Ieva, Alessandra Menafoglio, Alessia Pini, Paolo Zanini: BARCAMP Technology Foresight and Statistics for the Future.- 5 Francesca Chiaromonte, Kateryna D. Makova: Using statistics to shed light on the dynamics of the human genome: A review.- 6 Nader Ebrahimi, Ehsan S. Soofi and Refik Soyer: Information Theory and Bayesian Reliability Analysis: Recent Advances.- 7 Stephan F. Huckemann: (Semi-) Intrinsic Statistical Analysis on non-Euclidean Spaces.- 8 John T. Kent: An investigation of projective shape space.- 9 Fabio Manfredini, Paola Pucci, Piercesare Secchi, Paolo Tagliolato, Simone Vantini, Valeria Vitelli: Treelet Decomposition of Mobile Phone Data for Deriving City Usage and Mobility Pattern in the Milan Urban Region.- 10 Cristina Mazzali, Mauro Maistriello, Francesca Ieva, Pietro Barbieri: Methodological issues in the use of administrative databases to study heart failure.- 11 Andrea Mercatant: Bayesian inference for randomized experiments with noncompliance and nonignorable missing data.- 12 Antonio Pulcini, Brunero Liseo: Approximate Bayesian Quantile Regression for Panel Data.- 13 Laura M. Sangalli: Estimating surfaces and spatial fields via regression models with differential regularization.??

      Détails de conformité du produit

      Consulter les détails de conformité de ce produit (

      Personne responsable dans l'UE

      )
      Neuf et occasion
      Le choixNeuf et occasion
      5% remboursés
      Minimum5% remboursés
      Satisfait ou remboursé
      La sécuritéSatisfait ou remboursé
      À votre écoute
      Le service clientsÀ votre écoute
      LinkedinFacebookTwitterInstagramYoutubePinterestTiktok
      visavisa
      mastercardmastercard
      klarnaklarna
      paypalpaypal
      floafloa
      americanexpressamericanexpress
      RakutenLogos.svg
      • Rakuten Kobo
      • Rakuten TV
      • Rakuten Viber
      • Rakuten Viki
      • Plus de services
      • À propos de Rakuten
      Rakuten.com