Книги з теми "Monte Carlo sampling and estimation"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-50 книг для дослідження на тему "Monte Carlo sampling and estimation".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте книги для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
Lemieux, Christiane. Monte carlo and quasi-monte carlo sampling. New York: Springer, 2009.
Знайти повний текст джерелаFu, Michael. Conditional Monte Carlo: Gradient Estimation and Optimization Applications. Boston, MA: Springer US, 1997.
Знайти повний текст джерелаFu, Michael. Conditional Monte Carlo: Gradient estimation and optimization applications. Boston: Kluwer Academic Publishers, 1997.
Знайти повний текст джерелаEvans, Michael J. Monte Carlo computation of marginal posterior qualities. Toronto: University of Toronto, Dept. of Statistics, 1988.
Знайти повний текст джерелаManly, Bryan F. J., 1944-, ed. Randomization, bootstrap and Monte Carlo methods in biology. 2nd ed. London: Chapman & Hall, 1997.
Знайти повний текст джерелаManly, Bryan F. J. Randomization, bootstrap and Monte Carlo methods in biology. 2nd ed. Boca Raton, Fla: Chapman and Hall/CRC, 2001.
Знайти повний текст джерелаEvans, Michael J. Adaptive importance sampling and chaining. Toronto: University of Toronto, Dept. of Statistics, 1990.
Знайти повний текст джерелаBosá, Ivana. Exact property estimation from diffusion Monte Carlo with minimal stochastic reconfiguration. St. Catharines, Ont: Brock University, Dept. of Physics, 2004.
Знайти повний текст джерелаAït-Sahalia, Yacine. Maximum likelihood estimation of stochastic volatility models. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, 2004.
Знайти повний текст джерелаPetrone, Sonia. A note on convergence rates of Gibbs sampling for nonparametric mixtures. Toronto: University of Toronto, Dept. of Statistics, 1998.
Знайти повний текст джерелаNeal, Radford M. Markov chain Monte Carlo methods based on "slicing" the density function. Toronto: University of Toronto, Dept. of Statistics, 1997.
Знайти повний текст джерелаRacine, J. S. Semiparamteric estimation in the presence of heteroskedasticity of unknown form. Toronto, Ont: Dept. of Economics, York University, 1989.
Знайти повний текст джерелаZhao, Zhong. Sensitivity of propensity score methods to the specifications. Bonn, Germany: IZA, 2005.
Знайти повний текст джерелаRacine, J. S. The semiparametric approach to the estimation of systems of equations models in the presence of heteroskedasticity of unknown form. Toronto, Ont: Dept. of Economics, York University, 1989.
Знайти повний текст джерелаSrivastava, M. S. Classification with a preassigned error rate when two covariance matrices are equal. Toronto: University of Toronto, Dept. of Statistics, 1998.
Знайти повний текст джерелаMartin, Christopher. Using equilibrium models on disequilibrium data: Some Monte-Carlo evidence on estimation and testing. London: University College, 1987.
Знайти повний текст джерелаChristopher, Martin. Using equilibrium models on disequilibrium data: Some Monte-Carlo evidence on estimation and testing. London: Birkbeck College, [Dept. of Economics], 1987.
Знайти повний текст джерелаDietrich, Jason Lynn. How low can you go?: An optimal sampling strategy for fair lending exams. Washington, DC: Office of the Comptroller of the Currency, 2001.
Знайти повний текст джерелаHeinz, Erzberger, and Ames Research Center, eds. Conflict probablility estimation for free flight. Moffett Field, Calif: National Aeronautics and Space Administration, Ames Research Center, 1996.
Знайти повний текст джерелаBöhning, Dankmar. On minimizing chi-square distances under the hypothesis of homogeneity of independence for a two-way contingency table. Osnabrück: Fachbereich Psychologie, Universität Osnabrück, 1985.
Знайти повний текст джерелаSchwenzfeger, K. J. Comparison of ERS-1 scatterometer Monte Carlo performance simulations using a weighted nonlinear least-squares and a maximum likelihood estimation method. Neubiberg: Hochschule der Bundeswehr München, 1985.
Знайти повний текст джерелаRubinstein, Reuven Y. The Cross-Entropy Method: A Unified Approach to Combinatorial Optimization, Monte-Carlo Simulation and Machine Learning. New York, NY: Springer New York, 2004.
Знайти повний текст джерелаUnited States. National Aeronautics and Space Administration., ed. RENEW v3.2 user's manual, maintenance estimation simulation for Space Station Freedom. [Washington, DC]: National Aeronautics and Space Administration, 1993.
Знайти повний текст джерелаUnited States. National Aeronautics and Space Administration., ed. RENEW v3.2 user's manual, maintenance estimation simulation for Space Station Freedom. [Washington, DC]: National Aeronautics and Space Administration, 1993.
Знайти повний текст джерелаUnited States. National Aeronautics and Space Administration., ed. RENEW v3.2 user's manual, maintenance estimation simulation for Space Station Freedom. [Washington, DC]: National Aeronautics and Space Administration, 1993.
Знайти повний текст джерелаHaldrup, Niels. Seasonal integration and cointegration: A Monte Carlo study on the implications of seasonality for estimation and testing of long run relationships through static regressions. [s.l.]: typescript, 1988.
Знайти повний текст джерелаAllen, Michael P., and Dominic J. Tildesley. Monte Carlo methods. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198803195.003.0004.
Повний текст джерелаLemieux, Christiane. Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Sampling. Springer, 2010.
Знайти повний текст джерелаMonte Carlo and Quasi-Monte Carlo Sampling. New York, NY: Springer New York, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-78165-5.
Повний текст джерелаMonte Carlo and Quasi-Monte Carlo Sampling (Springer Series in Statistics). Springer, 2009.
Знайти повний текст джерелаCoolen, A. C. C., A. Annibale, and E. S. Roberts. Markov Chain Monte Carlo sampling of graphs. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198709893.003.0006.
Повний текст джерелаBoudreau, Joseph F., and Eric S. Swanson. Monte Carlo methods. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198708636.003.0007.
Повний текст джерелаConditional Monte Carlo: Gradient Estimation and Optimization Applications. Springer, 2011.
Знайти повний текст джерелаAllen, Michael P., and Dominic J. Tildesley. Advanced Monte Carlo methods. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198803195.003.0009.
Повний текст джерелаRandomization and Monte Carlo methods in biology. London: Chapman and Hall, 1991.
Знайти повний текст джерелаManly, Bryan F. J. Randomization, Bootstrap and Monte Carlo Methods in Biology. Taylor & Francis Group, 2018.
Знайти повний текст джерелаManly, Bryan F. J. Randomization, Bootstrap and Monte Carlo Methods in Biology. Taylor & Francis Group, 2018.
Знайти повний текст джерелаManly, Bryan F. J., and Jorge A. Navarro Alberto. Randomization, Bootstrap and Monte Carlo Methods in Biology. Taylor & Francis Group, 2020.
Знайти повний текст джерелаManly, Bryan F. J., and Jorge A. Navarro Alberto. Randomization, Bootstrap and Monte Carlo Methods in Biology. Taylor & Francis Group, 2020.
Знайти повний текст джерелаManly, Bryan F. J., and Jorge A. Navarro Alberto. Randomization, Bootstrap and Monte Carlo Methods in Biology. Taylor & Francis Group, 2020.
Знайти повний текст джерелаManly, Bryan F. J., and Jorge A. Navarro Alberto. Randomization, Bootstrap and Monte Carlo Methods in Biology. Taylor & Francis Group, 2020.
Знайти повний текст джерелаManly, Bryan F. J., and Jorge A. Navarro Alberto. Randomization, Bootstrap and Monte Carlo Methods in Biology. Taylor & Francis Group, 2020.
Знайти повний текст джерелаManly, Bryan F. J., and Jorge A. Navarro Alberto. Randomization, Bootstrap, and Monte Carlo Methods in Biology. CRC Press LLC, 2022.
Знайти повний текст джерелаKroese, Dirk P., and Reuven Y. Rubinstein. Simulation and the Monte Carlo Method. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2008.
Знайти повний текст джерелаKroese, Dirk P., and Reuven Y. Rubinstein. Simulation and the Monte Carlo Method. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2016.
Знайти повний текст джерелаRandomization, bootstrap and Monte Carlo methods in biology. 3rd ed. Boca Raton, FL: Chapman & Hall/ CRC, 2007.
Знайти повний текст джерелаKroese, Dirk P., and Reuven Y. Rubinstein. Simulation and the Monte Carlo Method. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2016.
Знайти повний текст джерелаKroese, Dirk P., and Reuven Y. Rubinstein. Simulation and the Monte Carlo Method. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2011.
Знайти повний текст джерелаKroese, Dirk P., and Reuven Y. Rubinstein. Simulation and the Monte Carlo Method. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2016.
Знайти повний текст джерелаRubinstein, Reuven Y. Simulation and the Monte Carlo Method. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2009.
Знайти повний текст джерела