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Synopsis
Bei der Regressionsanalyse von Datenmaterial erhält man leider selten lineare oder andere einfache Zusammenhänge (parametrische Modelle). Dieses Buch hilft Ihnen, auch komplexere, nichtparametrische Modelle zu verstehen und zu beherrschen. Stärken und Schwächen jedes einzelnen Modells werden durch die Anwendung auf Standarddatensätze demonstriert. Verbreitete nichtparametrische Modelle werden mit Hilfe von Bayes-Verfahren in einen kohärenten wahrscheinlichkeitstheoretischen Zusammenhang gebracht.
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À propos de l'auteur
David G. T. Denison and Christopher C. Holmes are the authors of Bayesian Methods for Nonlinear Classification and Regression, published by Wiley.
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Résultats de recherche pour Bayesian Methods for Nonlinear Classification and Regression
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Bayesian Methods for Nonlinear Classification and Regression (Wiley Series in Probability and Statistics)
Edité par
Wiley (edition 1), 2002
ISBN 10 : 0471490369
ISBN 13 : 9780471490364
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Bayesian Methods for Nonlinear Classification and Regression (Wiley Series in Probability and Statistics)
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Wiley, 2002
ISBN 10 : 0471490369
ISBN 13 : 9780471490364
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Bayesian Methods for Nonlinear Classification and Regression (Wiley Series in Probability and Statistics)
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Bayesian Methods for Nonlinear Classification and Regression
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Wiley, 2002
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Bayesian Methods for Nonlinear Classification and Regression
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Wiley & Sons, Incorporated, John, 2002
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BAYESIAN METHODS FOR NONLINEAR CLASSIFICATION AND REGRESSION
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Wiley, New York, 2002
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Bayesian Methods for Nonlinear Classification and Regression
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Wiley, 2002
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Bayesian Methods for Nonlinear Classification and Regression
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Bayesian Methods for Nonlinear Classification and Regression (eng)
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Bayesian Methods for Nonlinear Classification and Regression
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