Parametric and Nonparametric Inference from Record-Breaking Data / Lecture Notes in Statistics Bd.172 (PDF)
By providing a comprehensive look at statistical inference from record-breaking data in both parametric and nonparametric settings, this book treats the area of nonparametric function estimation from such data in detail.
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By providing a comprehensive look at statistical inference from record-breaking data in both parametric and nonparametric settings, this book treats the area of nonparametric function estimation from such data in detail.
Its main purpose is to fill this void on general inference from record values.
Statisticians, mathematicians, and engineers will find the book useful as a research reference. It can also serve as part of a graduate-level statistics or mathematics course.
- Autoren: Sneh Gulati , William J. Padgett
- 2013, 2003, 117 Seiten, Englisch
- Verlag: Springer, New York
- ISBN-10: 0387215492
- ISBN-13: 9780387215495
- Erscheinungsdatum: 14.03.2013
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- Dateiformat: PDF
- Größe: 8.54 MB
- Mit Kopierschutz
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