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Long-Range Dependence and Self-Similarity (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Band 45) (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, 45, Band 45) - Hardcover
Buch 33 von 46: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
Inhaltsangabe
A modern and rigorous introduction to long-range dependence and self-similarity, complemented by numerous more specialized up-to-date topics in this research area.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Vladas Pipiras is Professor of Statistics and Operations Research at the University of North Carolina, Chapel Hill. His research focuses on stochastic processes exhibiting long-range dependence, self-similarity, and other scaling phenomena, as well as on stable, extreme-value and other distributions possessing heavy tails. His other current interests include high-dimensional time series, sampling issues for 'big data', and stochastic dynamical systems, with applications in econometrics, neuroscience, engineering, computer science, and other areas. He has written over fifty research papers and is coauthor of A Basic Course in Measure and Probability: Theory for Applications (with Ross Leadbetter and Stamatis Cambanis, Cambridge, 2014)
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Long-range Dependence and Self-similarity
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LONG-RANGE DEPENDENCE AND SELF-SIMILARITY
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Long-Range Dependence and Self-Similarity
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Zustand: New. A hands-on guide to Bayesian models with R, JAGS, Python, and Stan code, for a wide range of astronomical data types. Series: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics. Num Pages: 382 pages, 58 b/w illus. 8 tables. BIC Classification: PBT. Category: (U) Tertiary Education (US: College). Dimension: 253 x 177. . . 2017. hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland. Artikel-Nr. V9781107039469
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Long-range Dependence and Self-similarity
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Hardcover. Zustand: Brand New. 668 pages. 10.00x7.25x1.75 inches. In Stock. Artikel-Nr. x-1107039460
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Long-Range Dependence and Self-Similarity
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This modern and comprehensive guide to long-range dependence and self-similarity starts with rigorous coverage of the basics, then moves on to cover more specialized, up-to-date topics central to current research. These topics concern, but are not limited to, physical models that give rise to long-range dependence and self-similarity; central and non-central limit theorems for long-range dependent series, and the limiting Hermite processes; fractional Brownian motion and its stochastic calculus; several celebrated decompositions of fractional Brownian motion; multidimensional models for long-range dependence and self-similarity; and maximum likelihood estimation methods for long-range dependent time series. Designed for graduate students and researchers, each chapter of the book is supplemented by numerous exercises, some designed to test the reader's understanding, while others invite the reader to consider some of the open research problems in the field today. Artikel-Nr. 9781107039469
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