Linear and Graphical Models: For The Multivariate Complex Normal Distribution - Couverture souple
Livre 8 sur 72: Lecture Notes in Statistics
Synopsis
In the last decade, graphical models have become increasingly popular as a statistical tool. This book is the first which provides an account of graphical models for multivariate complex normal distributions. Beginning with an introduction to the multivariate complex normal distribution, the authors develop the marginal and conditional distributions of random vectors and matrices. Then they introduce complex MANOVA models and parameter estimation and hypothesis testing for these models. After introducing undirected graphs, they then develop the theory of complex normal graphical models including the maximum likelihood estimation of the concentration matrix and hypothesis testing of conditional independence.
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Linear and Graphical Models: For the Multivariate Complex Normal Distribution (Softcover Reprint of the Original 1st 1995)
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Springer May 1995, 1995
ISBN 10 : 0387945210
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Linear and Graphical Models: for the Multivariate Complex Normal Distribution (Lecture Notes in Statistics, 101)
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Springer, 1995
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Linear and Graphical Models: for the Multivariate Complex Normal Distribution (Lecture Notes in Statistics, 101)
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Linear and Graphical Models
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Springer New York, Springer US Mai 1995, 1995
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -In the last decade, graphical models have become increasingly popular as a statistical tool. This book is the first which provides an account of graphical models for multivariate complex normal distributions. Beginning with an introduction to the multivariate complex normal distribution, the authors develop the marginal and conditional distributions of random vectors and matrices. Then they introduce complex MANOVA models and parameter estimation and hypothesis testing for these models. After introducing undirected graphs, they then develop the theory of complex normal graphical models including the maximum likelihood estimation of the concentration matrix and hypothesis testing of conditional independence. 200 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9780387945217
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Etat : Gut. Zustand: Gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | In the last decade, graphical models have become increasingly popular as a statistical tool. This book is the first which provides an account of graphical models for multivariate complex normal distributions. Beginning with an introduction to the multivariate complex normal distribution, the authors develop the marginal and conditional distributions of random vectors and matrices. Then they introduce complex MANOVA models and parameter estimation and hypothesis testing for these models. After introducing undirected graphs, they then develop the theory of complex normal graphical models including the maximum likelihood estimation of the concentration matrix and hypothesis testing of conditional independence. N° de réf. du vendeur 1537775/203
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Springer, Springer Mai 1995, 1995
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ISBN 13 : 9780387945217
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -In the last decade, graphical models have become increasingly popular as a statistical tool. This book is the first which provides an account of graphical models for multivariate complex normal distributions. Beginning with an introduction to the multivariate complex normal distribution, the authors develop the marginal and conditional distributions of random vectors and matrices. Then they introduce complex MANOVA models and parameter estimation and hypothesis testing for these models. After introducing undirected graphs, they then develop the theory of complex normal graphical models including the maximum likelihood estimation of the concentration matrix and hypothesis testing of conditional independence.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 200 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9780387945217
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Linear and Graphical Models : for the Multivariate Complex Normal Distribution
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - In the last decade, graphical models have become increasingly popular as a statistical tool. This book is the first which provides an account of graphical models for multivariate complex normal distributions. Beginning with an introduction to the multivariate complex normal distribution, the authors develop the marginal and conditional distributions of random vectors and matrices. Then they introduce complex MANOVA models and parameter estimation and hypothesis testing for these models. After introducing undirected graphs, they then develop the theory of complex normal graphical models including the maximum likelihood estimation of the concentration matrix and hypothesis testing of conditional independence. N° de réf. du vendeur 9780387945217
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