Brigitte le roux (82 risultati)
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Editore: CRC Press February 2019, 2019
Serie: Libro 22 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Editore: Dunod, Paris, 1995
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Aggiungi al carrelloBroché. Condizione: Etat moyen. in-8 Langue : Français Nb de volumes : 1.
Lingua: Inglese
Editore: Routledge, 2021
Serie: Libro 22 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Da: Majestic Books, Hounslow, Regno UnitoMajestic Books
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Editore: Routledge, 2021
Serie: Libro 22 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.California Books
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Editore: Routledge, 2021
Serie: Libro 22 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Editore: Routledge, 2021
Serie: Libro 22 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Editore: Routledge 2021-06-30, 2021
Serie: Libro 22 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Editore: CRC Press, 2021
Serie: Libro 22 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Editore: Chapman and Hall/CRC, 2021
Serie: Libro 22 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Combinatorial Inference in Geometric Data Analysis | Brigitte Le Roux (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2021 | Chapman and Hall/CRC | EAN 9781032093734 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: p…reigu.
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Da: moluna, Greven, Germaniamoluna
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Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.Books Puddle
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Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.Books Puddle
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Condizione: New. pp. 492.
Lingua: Inglese
Editore: Chapman and Hall/CRC, 2019
Serie: Libro 22 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.GreatBookPrices
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Editore: Taylor & Francis Inc, Portland, 2019
Serie: Libro 22 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.Grand Eagle Retail
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Hardcover. Condizione: new. Hardcover. Geometric Data Analysis designates the approach of Multivariate Statistics that conceptualizes the set of observations as a Euclidean cloud of points. Combinatorial Inference in Geometric Data Analysis gives an overview of multidimensional statistical inference methods applicable to clouds…of points that make no assumption on the process of generating data or distributions, and that are not based on random modelling but on permutation procedures recasting in a combinatorial framework. It focuses particularly on the comparison of a group of observations to a reference population (combinatorial test) or to a reference value of a location parameter (geometric test), and on problems of homogeneity, that is the comparison of several groups for two basic designs. These methods involve the use of combinatorial procedures to build a reference set in which we place the data. The chosen test statistics lead to original extensions, such as the geometric interpretation of the observed level, and the construction of a compatibility region.Features: Defines precisely the object under study in the context of multidimensional procedures, that is clouds of points Presents combinatorial tests and related computations with R and Coheris SPAD software Includes four original case studies to illustrate application of the tests Includes necessary mathematical background to ensure it is selfcontainedThis book is suitable for researchers and students of multivariate statistics, as well as applied researchers of various scientific disciplines. It could be used for a specialized course taught at either master or PhD level. Combinatorial Inference in Geometric Data Analysis gives an overview of multidimensional statistical inference methods applicable to clouds of points that make no assumption on the process of generating data or distributions, and that are not based on random modelling but on permutation procedures recasting in a combinatorial framework. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Editore: Chapman and Hall/CRC, 2019
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