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Avis sur Computational Statistics de James E. Gentle Format Broché - Livre Sports

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Livre Sports - James E. Gentle - 01/03/2012 - Broché - Langue : Anglais

Auteur(s) : James E. Gentle

Editeur : Springer Us, New York, N.Y.

Langue : Anglais

Parution : 01/03/2012

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 752

Expédition : 1118

Dimensions : 23.5 x 15.5 x 4.1

ISBN : 1461429293

Résumé :

James E. Gentle is University Professor of Computational Statistics at George Mason University. He is a Fellow of the American Statistical Association (ASA) and of the American Association for the Advancement of Science. He has held several national offices in the ASA and has served as associate editor of journals of the ASA as well as for other journals in statistics and computing. He is author of Random Number Generation and Monte Carlo Methods and Matrix Algebra.

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Biographie:
James E. Gentle is University Professor of Computational Statistics at George Mason University. He is a Fellow of the American Statistical Association (ASA) and of the American Association for the Advancement of Science. He has held several national offices in the ASA and has served as associate editor of journals of the ASA as well as for other journals in statistics and computing. He is author of Random Number Generation and Monte Carlo Methods and Matrix Algebra....

Sommaire:
Preliminaries.- Mathematical and Statistical Preliminaries.- Statistical Computing.- Computer Storage and Arithmetic.- Algorithms and Programming.- Approximation of Functions and Numerical Quadrature.- Numerical Linear Algebra.- Solution of Nonlinear Equations and Optimization.- Generation of Random Numbers.- Methods of Computational Statistics.- Graphical Methods in Computational Statistics.- Tools for Identification of Structure in Data.- Estimation of Functions.- Monte Carlo Methods for Statistical Inference.- Data Randomization, Partitioning, and Augmentation.- Bootstrap Methods.- Exploring Data Density and Relationships.- Estimation of Probability Density Functions Using Parametric Models.- Nonparametric Estimation of Probability Density Functions.- Statistical Learning and Data Mining.- Statistical Models of Dependencies.

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Computational Statistics - James E. Gentle

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