Книга "Непрерывные многомерные распределения, Том 1" является исчерпывающим и самодостаточным ресурсом по критической области статистики. Она охватывает все значительные достижения, произошедшие в области за последние 25 лет, в теории, методологии, выводных процедурах, вычислительных и имитационных аспектах и приложениях непрерывных многомерных распределений. Книга подробно рассматривает системы многомерных распределений, многомерное нормальное распределение, многомерное экспоненциальное распределение, многомерное экстремальное распределение, многомерное бета-распределение, многомерное гамма-распределение, многомерное логистическое распределение, многомерное распределение Лиувилля и многомерное распределение Парето, а также многомерные естественные экспоненциальные семейства, которые существенно развивались с 1970-х годов. Каждое распределение представлено в отдельной главе вместе с описанием прикладных задач, извлеченных из текущей литературы по непрерывным многомерным распределениям и их применениям.
Электронная Книга «Continuous Multivariate Distributions, Volume 1» написана автором N. Balakrishnan в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780471654032
Описание книги от N. Balakrishnan
Continuous Multivariate Distributions, Volume 1, Second Edition provides a remarkably comprehensive, self-contained resource for this critical statistical area. It covers all significant advances that have occurred in the field over the past quarter century in the theory, methodology, inferential procedures, computational and simulational aspects, and applications of continuous multivariate distributions. In-depth coverage includes MV systems of distributions, MV normal, MV exponential, MV extreme value, MV beta, MV gamma, MV logistic, MV Liouville, and MV Pareto distributions, as well as MV natural exponential families, which have grown immensely since the 1970s. Each distribution is presented in its own chapter along with descriptions of real-world applications gleaned from the current literature on continuous multivariate distributions and their applications.
