Univariate Stable Distributions: Models for Heavy Tailed Data - Couverture rigide
Livre 39 sur 43: Springer Series in Operations Research and Financial Engineering
Synopsis
This textbook highlights the many practical uses of stable distributions, exploring the theory, numerical algorithms, and statistical methods used to work with stable laws. Because of the author's accessible and comprehensive approach, readers will be able to understand and use these methods. Both mathematicians and non-mathematicians will find this a valuable resource for more accurately modelling and predicting large values in a number of real-world scenarios.
Beginning with an introductory chapter that explains key ideas about stable laws, readers will be prepared for the more advanced topics that appear later. The following chapters present the theory of stable distributions, a wide range of applications, and statistical methods, with the final chapters focusing on regression, signal processing, and related distributions. Each chapter ends with a number of carefully chosen exercises. Links to free software are included as well, where readers can put these methods into practice.
Univariate Stable Distributions is ideal for advanced undergraduate or graduate students in mathematics, as well as many other fields, such as statistics, economics, engineering, physics, and more. It will also appeal to researchers in probability theory who seek an authoritative reference on stable distributions.
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À propos de l'auteur
John Nolan received his PhD from the University of Virginia, and has taught at the University of Zambia, Kenyon College, and American University. He also worked in a software firm, developing systems for intensive care units. His main research interests are in models for heavy tailed data and extremes.
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Univariate Stable Distributions: Models for Heavy Tailed Data (Springer Series in Operations Research and Financial Engineering)
Edité par
Springer, 2020
ISBN 10 : 3030529142
ISBN 13 : 9783030529147
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Springer International Publishing Sep 2020, 2020
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This textbook highlights the many practical uses of stable distributions, exploring the theory, numerical algorithms, and statistical methods used to work with stable laws. Because of the author's accessible and comprehensive approach, readers will be able to understand and use these methods. Both mathematicians and non-mathematicians will find this a valuable resource for more accurately modelling and predicting large values in a number of real-world scenarios.Beginning with an introductory chapter that explains key ideas about stable laws, readers will be prepared for the more advanced topics that appear later. The following chapters present the theory of stable distributions, a wide range of applications, and statistical methods, with the final chapters focusing on regression, signal processing, and related distributions. Each chapter ends with a number of carefully chosen exercises. Links to free software are included as well, where readers can put these methods into practice.Univariate Stable Distributions is ideal for advanced undergraduate or graduate students in mathematics, as well as many other fields, such as statistics, economics, engineering, physics, and more. It will also appeal to researchers in probability theory who seek an authoritative reference on stable distributions. 352 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783030529147
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Introduces the theory, numerical algorithms, and statistical methods associated with stable distributions with an accessible, non-technical approachHighlights the many practical applications of stables distributions, including. N° de réf. du vendeur 458548217
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Springer, Palgrave Macmillan Sep 2020, 2020
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ISBN 13 : 9783030529147
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This textbook highlights the many practical uses of stable distributions, exploring the theory, numerical algorithms, and statistical methods used to work with stable laws. Because of the author's accessible and comprehensive approach, readers will be able to understand and use these methods. Both mathematicians and non-mathematicians will find this a valuable resource for more accurately modelling and predicting large values in a number of real-world scenarios.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 352 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783030529147
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Buch. Etat : Neu. Univariate Stable Distributions | Models for Heavy Tailed Data | John P. Nolan | Buch | Springer Series in Operations Research and Financial Engineering | xv | Englisch | 2020 | Springer | EAN 9783030529147 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand. N° de réf. du vendeur 118503135
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