Bayesian Spectrum Analysis and Parameter Estimation: Lecture Notes in Statistics, cartea 48
Autor G. Larry Bretthorsten Limba Engleză Paperback – 28 noi 1988
Din seria Lecture Notes in Statistics
- 15%
Preț: 607.49 lei -
Preț: 371.20 lei - 15%
Preț: 496.25 lei - 18%
Preț: 1183.54 lei - 20%
Preț: 607.59 lei - 18%
Preț: 909.21 lei - 15%
Preț: 609.08 lei -
Preț: 425.11 lei - 18%
Preț: 906.03 lei - 15%
Preț: 633.43 lei - 15%
Preț: 618.19 lei - 18%
Preț: 1004.42 lei - 15%
Preț: 615.97 lei -
Preț: 368.79 lei - 15%
Preț: 614.90 lei - 15%
Preț: 616.64 lei -
Preț: 368.59 lei - 15%
Preț: 608.90 lei - 15%
Preț: 611.12 lei -
Preț: 378.78 lei - 15%
Preț: 675.70 lei - 15%
Preț: 619.75 lei - 15%
Preț: 620.23 lei -
Preț: 367.85 lei - 15%
Preț: 611.74 lei - 15%
Preț: 622.91 lei -
Preț: 366.19 lei - 15%
Preț: 609.85 lei - 15%
Preț: 623.70 lei -
Preț: 364.56 lei - 15%
Preț: 623.52 lei - 15%
Preț: 622.59 lei - 18%
Preț: 750.16 lei - 15%
Preț: 616.45 lei - 18%
Preț: 1059.82 lei - 15%
Preț: 618.34 lei -
Preț: 370.10 lei - 15%
Preț: 615.66 lei - 15%
Preț: 625.26 lei - 15%
Preț: 616.95 lei - 15%
Preț: 613.49 lei - 15%
Preț: 619.45 lei -
Preț: 375.07 lei -
Preț: 370.46 lei - 15%
Preț: 612.23 lei - 15%
Preț: 615.52 lei
Preț: 611.74 lei
Preț vechi: 719.70 lei
-15% Nou
Puncte Express: 918
Preț estimativ în valută:
108.23€ • 126.28$ • 94.63£
108.23€ • 126.28$ • 94.63£
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 17-31 ianuarie 26
Preluare comenzi: 021 569.72.76
Specificații
ISBN-13: 9780387968711
ISBN-10: 0387968717
Pagini: 209
Ilustrații: XII, 209 p.
Greutate: 0.3 kg
Ediția:1988
Editura: Springer
Colecția Springer
Seria Lecture Notes in Statistics
Locul publicării:New York, NY, United States
ISBN-10: 0387968717
Pagini: 209
Ilustrații: XII, 209 p.
Greutate: 0.3 kg
Ediția:1988
Editura: Springer
Colecția Springer
Seria Lecture Notes in Statistics
Locul publicării:New York, NY, United States
Public țintă
ResearchCuprins
1 Introduction.- 2 Single Stationary Sinusoid Plus Noise.- 3 The General Model Equation Plus Noise.- 4 Estimating the Parameters.- 5 Model Selection.- 6 Spectral Estimation.- 7 Applications.- 8 Summary and Conclusions.- A Choosing a Prior Probability.- B Improper Priors as Limits.- C Removing Nuisance Parameters.- D Uninformative Prior Probabilities.- E Computing the “Student t-Distribution”.