Książki na temat „Geometric statistics”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych książek naukowych na temat „Geometric statistics”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj książki z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Gibilisco, Paolo, Eva Riccomagno, Maria Piera Rogantin i Henry P. Wynn, red. Algebraic and Geometric Methods in Statistics. Cambridge: Cambridge University Press, 2009. http://dx.doi.org/10.1017/cbo9780511642401.
Pełny tekst źródłaCalin, Ovidiu, i Constantin Udrişte. Geometric Modeling in Probability and Statistics. Cham: Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-07779-6.
Pełny tekst źródłaGibilisco, Paolo. Algebraic and geometric methods in statistics. Cambridge: Cambridge University Press, 2010.
Znajdź pełny tekst źródłaRoux, Brigitte Le. Combinatorial Inference in Geometric Data Analysis. Boca Raton, Florida, USA: Chapman and Hall/CRC, Taylor & Francis Group, 2019.
Znajdź pełny tekst źródłaKiêu, Kiên. Three lectures on systematic geometric sampling. Aarhus [Denmark]: Dept. of Theoretical Statistics, 1997.
Znajdź pełny tekst źródłaV, Buldygin V., i Kharazishvili A. B, red. Geometric aspects of probability theory and mathematical statistics. Dordrecht: Kluwer Academic, 2000.
Znajdź pełny tekst źródłaBuldygin, V. V., i A. B. Kharazishvili. Geometric Aspects of Probability Theory and Mathematical Statistics. Dordrecht: Springer Netherlands, 2000. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-017-1687-1.
Pełny tekst źródłaNATO Advanced Study on Propagation of Correlations in Constrained Systems (1990 Cargèse, France). Correlations and connectivity: Geometric aspects of physics, chemistry, and biology. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1990.
Znajdź pełny tekst źródłaKanatani, Kenʼichi. Statistical optimization for geometric computation: Theory and practice. Amsterdam: Elsevier, 1996.
Znajdź pełny tekst źródłaFang, Kʻai-tʻai. Number-theoretic methods in statistics. London: Chapman & Hall, 1994.
Znajdź pełny tekst źródłaPawlowsky-Glahn, Vera. Modelling and analysis of compositional data. Chichester, West Sussex: John Wiley & Sons, Inc., 2015.
Znajdź pełny tekst źródłaBolti͡anskiĭ, V. G. Geometric methods and optimization problems. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1999.
Znajdź pełny tekst źródłaStone, Mervyn. Coordinate-free multivariable statistics: An illustrated geometric progression from Halmos to Gauss and Bayes. Oxford: Clarendon Press, 1987.
Znajdź pełny tekst źródłaWang, Jianzhong. Geometric Structure of High-Dimensional Data and Dimensionality Reduction. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011.
Znajdź pełny tekst źródłaBalkema, Guus. High Risk Scenarios and Extremes: A geometric approach. Zuerich, Switzerland: European Mathematical Society Publishing House, 2007.
Znajdź pełny tekst źródłaSaville, David J. Statistical methods: The geometric approach. Wyd. 3. New York: Springer, 1997.
Znajdź pełny tekst źródłaSaville, David J., i Graham R. Wood. Statistical Methods: The Geometric Approach. New York, NY: Springer New York, 1991. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-0971-3.
Pełny tekst źródłaSaville, David J. Statistical methods: A geometric primer. New York: Springer, 1996.
Znajdź pełny tekst źródłaSaville, David J. Statistical methods: The geometric approach. New York: Springer-Verlag, 1991.
Znajdź pełny tekst źródłaSmoothey, Marion. Statistics. New York: Marshall Cavendish, 1993.
Znajdź pełny tekst źródłaMurray, M. K. Differential geometry and statistics. London: Chapman & Hall, 1993.
Znajdź pełny tekst źródłaBarbaresco, Frédéric, i Frank Nielsen, red. Geometric Structures of Statistical Physics, Information Geometry, and Learning. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-77957-3.
Pełny tekst źródłaAmari, Shun'ichi. Differential-geometrical methods in statistics. Berlin: Springer-Verlag, 1985.
Znajdź pełny tekst źródłaOmohundro, Stephen M. Geometric perturbation theory in physics. Singapore: World Scientific, 1986.
Znajdź pełny tekst źródłaKulhavý, Rudolf. Recursive nonlinear estimation: A geometric approach. Berlin: Springer, 1996.
Znajdź pełny tekst źródłaStoyan, Dietrich. Fractals, random shapes, and point fields: Methods of geometrical statistics. Chichester: Wiley, 1994.
Znajdź pełny tekst źródłaSchmidt, Stanley F. Life of fred: Statistics. Reno, NV: Polka Dot Pub., 2005.
Znajdź pełny tekst źródłaDryden, I. L., i J. T. Kent. Geometry driven statistics. Chichester, West Sussex: John Wiley & Sons, Inc., 2015.
Znajdź pełny tekst źródłaAmbjørn, Jan. Quantum geometry: A statistical field theory approach. Cambridge: Cambridge University Press, 1997.
Znajdź pełny tekst źródłaAmari, Shunʼichi. Differential-geometrical methods in statistics. Wyd. 2. Berlin: Springer-Verlag, 1990.
Znajdź pełny tekst źródła1911-, Ledermann Walter, i Vajda Steven 1901-, red. Handbook of applicable mathematics. Chichester: Wiley, 1985.
Znajdź pełny tekst źródłaSmall, Christopher G. The statistical theory of shape. New York: Springer, 1996.
Znajdź pełny tekst źródłaCalin, Ovidiu, i Constantin Udrişte. Geometric Modeling in Probability and Statistics. Springer, 2016.
Znajdź pełny tekst źródłaWynn, Henry P., Eva Riccomagno, Paolo Gibilisco i Maria Piera Rogantin. Algebraic and Geometric Methods in Statistics. Cambridge University Press, 2009.
Znajdź pełny tekst źródłaCalin, Ovidiu, i Constantin Udrişte. Geometric Modeling in Probability and Statistics. Springer, 2014.
Znajdź pełny tekst źródłaUdrişte, Constantin, i Ovidiu Calin. Geometric Modeling in Probability and Statistics. Springer London, Limited, 2014.
Znajdź pełny tekst źródłaWynn, Henry P., Eva Riccomagno, Paolo Gibilisco i Maria Piera Rogantin. Algebraic and Geometric Methods in Statistics. Cambridge University Press, 2010.
Znajdź pełny tekst źródłaWynn, Henry P., Eva Riccomagno, Paolo Gibilisco i Maria Piera Rogantin. Algebraic and Geometric Methods in Statistics. Cambridge University Press, 2009.
Znajdź pełny tekst źródłaWynn, Henry P., Eva Riccomagno, Paolo Gibilisco i Maria Piera Rogantin. Algebraic and Geometric Methods in Statistics. Cambridge University Press, 2009.
Znajdź pełny tekst źródłaRoux, Brigitte Le, Solène Bienaise i Jean-Luc Durand. Combinatorial Inference in Geometric Data Analysis. Taylor & Francis Group, 2019.
Znajdź pełny tekst źródłaRoux, Brigitte Le, Solène Bienaise i Jean-Luc Durand. Combinatorial Inference in Geometric Data Analysis. Taylor & Francis Group, 2019.
Znajdź pełny tekst źródłaRoux, Brigitte Le, i Henry Rouanet. Geometric Data Analysis. Springer, 2008.
Znajdź pełny tekst źródłaRiemannian Geometric Statistics in Medical Image Analysis. Elsevier, 2020. http://dx.doi.org/10.1016/c2017-0-01561-6.
Pełny tekst źródłaSommer, Stefan, Tom Fletcher i Xavier Pennec. Riemannian Geometric Statistics in Medical Image Analysis. Elsevier Science & Technology, 2019.
Znajdź pełny tekst źródłaSommer, Stefan, Tom Fletcher i Xavier Pennec. Riemannian Geometric Statistics in Medical Image Analysis. Elsevier Science & Technology Books, 2019.
Znajdź pełny tekst źródłaRoux, Brigitte Le, Solène Bienaise i Jean-Luc Durand. Combinatorial Inference in Geometric Data Analysis. Taylor & Francis Group, 2019.
Znajdź pełny tekst źródłaRoux, Brigitte Le, Solène Bienaise i Jean-Luc Durand. Combinatorial Inference in Geometric Data Analysis. Taylor & Francis Group, 2021.
Znajdź pełny tekst źródłaKharazishvili, A. B., i V. V. Buldygin. Geometric Aspects of Probability Theory and Mathematical Statistics. Springer, 2013.
Znajdź pełny tekst źródłaKharazishvili, A. B., i V. V. Buldygin. Geometric Aspects of Probability Theory and Mathematical Statistics. Springer London, Limited, 2010.
Znajdź pełny tekst źródłaKanatani, Kenichi. Statistical Optimization for Geometric Computation: Theory and Practice. Dover Publications, 2005.
Znajdź pełny tekst źródła