Fitting linear models application di mcintosh (6 risultati)
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Da: Anybook.com, Lincoln, Regno UnitoAnybook.com
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Condizione: Good. Volume 10. This is an ex-library book and may have the usual library/used-book markings inside.This book has soft covers. In good all round condition. Please note the Image in this listing is a stock photo and may not match the covers of the actual item,400grams, ISBN:0387907467.
Lingua: Inglese
Editore: Springer (edition Softcover reprint of the original 1st ed. 1982), 1982
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Da: BooksRun, Philadelphia, PA, U.S.A.BooksRun
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Paperback. Condizione: Very Good. It's a well-cared-for item that has seen limited use. The item may show minor signs of wear. All the text is legible, with all pages included. It may have slight markings and/or highlighting. Softcover reprint of the original 1st ed. 1982.
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Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno UnitoRia Christie Collections
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Da: Chiron Media, Wallingford, Regno UnitoChiron Media
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PF. Condizione: New.
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Da: Revaluation Books, Exeter, Regno UnitoRevaluation Books
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Paperback. Condizione: Brand New. 200 pages. 9.25x6.10x0.47 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The increasing power and decreasing price of smalI computers, especialIy 'personal' computers, has made them increasingly popular in statistical analysis. The day may not be too far off when every statistician has on his or her desktop computing p…ower on a par with the large mainframe computers of 15 or 20 years ago. These same factors make it relatively easy to acquire and manipulate large quantities of data, and statisticians can expect a corresponding increase in the size of the datasets that they must analyze. Unfortunately, because of constraints imposed by architecture, size or price, these smalI computers do not possess the main memory of their large cousins. Thus, there is a growing need for algorithms that are sufficiently economical of space to permit statistical analysis on smalI computers. One area of analysis where there is a need for algorithms that are economical of space is in the fitting of linear models.
