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9780367541439 - Statistical Inference based on the Density Power Divergence: The Robustness Perspective di Basu, Ayanendranath; Ghosh, Abhik; Pardo, Leandro (6 risultati)
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Statistical Inference based on the Density Power Divergence: The Robustness Perspective
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.
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Statistical Inference based on the Density Power Divergence
Da: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Regno Unito
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 214,52
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Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Statistical Inference based on the Density Power Divergence
Da: PBShop.store US, Wood Dale, IL, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 227,08
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Spedito in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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EUR 206,64
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Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. Ayanendranath Basu got his PhD in Statistics from the Pennsylvania State University, USA, in 1991, working under the supervision of Professor Bruce G. Lindsay. After graduation he spent four years at the Department of Mathematics, University of Te.
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Statistical Inference Based on the Density Power Divergence: The Robustness Perspective
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 278,88
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Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloHardcover. Condizione: Brand New. 496 pages. 10.00x7.00x9.21 inches. In Stock.
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Statistical Inference based on the Density Power Divergence : The Robustness Perspective
Lingua: Inglese
Editore: Taylor & Francis Ltd Jun 2026, 2026
ISBN 10: 0367541432 ISBN 13: 9780367541439
EUR 289,43
Spedizione EUR 65,00
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloBuch. Condizione: Neu. Neuware - All scientists, researchers, and data analysts, who handle real data as part of their scientific explorations, have had, from time to time, to face to the problem of dealing with data which do not exactly conform to the model which was expected to describe these data. Often such non-conformity is manifested through outliers. Classical techniques, which are usually optimal for 'pure' data, generally have poor resistance to 'noisy' data consisting of outliers or exhibiting other forms of model misspecification. This book discusses a particular method of inference which employs a robust minimum distance approach for noisy data.
