Stable processes related topics (27 risultati)
Stable Processes and Related Topics
Cambanis, Stamatis, Gennady Samorodnitsky and Murad S. Taqqu, editors
Lingua: Inglese
Editore: Birkhauser, Boston, 1991
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Altre immaginiPROGRESS IN PROBABILITY: STABLE PROCESSES AND RELATED TOPICS
EDS STAMATIS CAMBANIS; GENNADY SAMORODNITSKY; MURAD S. TAQQU
Lingua: Inglese
Editore: Birkhäuser, 1991
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Stable Processes and Related Topics: A Selection of Papers from the Mathematical Sciences Institute Workshop January 9-13, 1900
CAMBANIS, Stamatis; SAMORODNITSKY, Gennady; TAQQU, Murad S. (eds.)
Editore: Birkhauser, Boston, 1991
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Lingua: Inglese
Editore: Birkhäuser, 1991
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Editore: Birkhäuser, 1991
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The Workshop on Stable Processes and Related Topics took place at Cor nell University in January 9-13, 1990, under the sponsorship of the Mathemat ical Sciences Institute. It attracted an international roster of probabilists from Brazil, Japan, Ko…rea, Poland, Germany, Holland and France as well as the U. S. This volume contains a sample of the papers presented at the Workshop. All the papers have been refereed. Gaussian processes have been studied extensively over the last fifty years and form the bedrock of stochastic modeling. Their importance stems from the Central Limit Theorem. They share a number of special properties which facilitates their analysis and makes them particularly suitable to statistical inference. The many properties they share, however, is also the seed of their limitations. What happens in the real world away from the ideal Gaussian model The non-Gaussian world may contain random processes that are close to the Gaussian. What are appropriate classes of nearly Gaussian models and how typical or robust is the Gaussian model amongst them Moving further away from normality, what are appropriate non-Gaussian models that are sufficiently different to encompass distinct behavior, yet sufficiently simple to be amenable to efficient statistical inference The very Central Limit Theorem which provides the fundamental justifi cation for approximate normality, points to stable and other infinitely divisible models. Some of these may be close to and others very different from Gaussian models.
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Stable Processes and Related Topics: A Selection of Papers from the Mathematical Sciences Institute Workshop, January 9-13, 1990 (Progress in Probability, 25)
Cambanis, Stamatis, Gennady Samorodnitsky and Murad S. Taqqu:
Lingua: Inglese
Editore: Boston: Birkhäuser, 1991
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Condizione: Sehr gut. IX, 328 Seiten, Progress in Probability, Volume 25. Zust: Gutes Exemplar. Mängelexemplar-Stempel auf dem Fußschnitt. Schneller Versand und persönlicher Service - jedes Buch händisch geprüft und beschrieben - aus unserem Familienbetrieb seit über 25 Jahren. Eine Rechnung mit ausgewiesener Mehrwertsteuer lieg…t jeder unserer Lieferungen bei. Wir versenden mit der deutschen Post. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 756 gebundene Ausgabe gebundene Ausgabe.
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Editore: Birkhäuser, 2012
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Editore: SPRINGER VERLAG GMBH, 1991
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Condizione: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 330 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.
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Stable Processes and Related Topics: A Selection of Papers from the Mathematical Sciences Institute Workshop, January 9-13, 1990 (Progress in Probability, 25) Cambanis, Stamatis, Gennady Samorodnitsky and Murad S. Taqqu
Cambanis, Stamatis, Gennady Samorodnitsky and Murad S. Taqqu
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Editore: Boston: Birkhäuser, 1991
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Editore: Birkhäuser, 2012
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The Workshop on Stable Processes and Related Topics took place at Cor nell University in January 9-13, 1990, under the sponsorship of the Mathemat ical Sciences Institute. It attracted an international roster of probabilists from B…razil, Japan, Korea, Poland, Germany, Holland and France as well as the U. S. This volume contains a sample of the papers presented at the Workshop. All the papers have been refereed. Gaussian processes have been studied extensively over the last fifty years and form the bedrock of stochastic modeling. Their importance stems from the Central Limit Theorem. They share a number of special properties which facilitates their analysis and makes them particularly suitable to statistical inference. The many properties they share, however, is also the seed of their limitations. What happens in the real world away from the ideal Gaussian model The non-Gaussian world may contain random processes that are close to the Gaussian. What are appropriate classes of nearly Gaussian models and how typical or robust is the Gaussian model amongst them Moving further away from normality, what are appropriate non-Gaussian models that are sufficiently different to encompass distinct behavior, yet sufficiently simple to be amenable to efficient statistical inference The very Central Limit Theorem which provides the fundamental justifi cation for approximate normality, points to stable and other infinitely divisible models. Some of these may be close to and others very different from Gaussian models. 340 pp. Englisch.
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Editore: Birkhäuser, Birkhäuser Mär 2012, 2012
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The Workshop on Stable Processes and Related Topics took place at Cor nell University in January 9-13, 1990, under the sponsorship of the Mathemat ical Sciences Institute. It attracted an international roster of probabilists from Brazi…l, Japan, Korea, Poland, Germany, Holland and France as well as the U. S. This volume contains a sample of the papers presented at the Workshop. All the papers have been refereed. Gaussian processes have been studied extensively over the last fifty years and form the bedrock of stochastic modeling. Their importance stems from the Central Limit Theorem. They share a number of special properties which facilitates their analysis and makes them particularly suitable to statistical inference. The many properties they share, however, is also the seed of their limitations. What happens in the real world away from the ideal Gaussian model The non-Gaussian world may contain random processes that are close to the Gaussian. What are appropriate classes of nearly Gaussian models and how typical or robust is the Gaussian model amongst them Moving further away from normality, what are appropriate non-Gaussian models that are sufficiently different to encompass distinct behavior, yet sufficiently simple to be amenable to efficient statistical inference The very Central Limit Theorem which provides the fundamental justifi cation for approximate normality, points to stable and other infinitely divisible models. Some of these may be close to and others very different from Gaussian models.Springer Nature c/o IBS, Benzstrasse 21, 48619 Heek 340 pp. Englisch.
