9780387945217 - linear and graphical models: for the multivariate complex normal distribution (lecture notes in statistics, 101, band 101) von andersen, heidi h. (4 Ergebnisse)
Linear and Graphical Models: for the Multivariate Complex Normal Distribution (Lecture Notes in Statistics, 101)
Heidi H. Andersen, Malene Hojbjerre, Dorte Sorensen et Poul S. Eriksen
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 1995
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Linear and Graphical Models: for the Multivariate Complex Normal Distribution (Lecture Notes in Statistics, 101)
Andersen, Heidi H.; Hojbjerre, Malene; Sorensen, Dorte; Eriksen, Poul S.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 1995
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Linear and Graphical Models : for the Multivariate Complex Normal Distribution
Heidi H. Andersen, Poul S. Eriksen, Dorte Sorensen, Malene Hojbjerre
Sprache: Englisch
Verlag: Springer New York, 1995
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Zustand: Gut. Zustand: Gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | In the last decade, graphical models have become increasingly popular as a statistical tool. This book is the first which provides an account of graphical models for multivariate complex normal distributions. Beginning with an introduction to the multivariate…complex normal distribution, the authors develop the marginal and conditional distributions of random vectors and matrices. Then they introduce complex MANOVA models and parameter estimation and hypothesis testing for these models. After introducing undirected graphs, they then develop the theory of complex normal graphical models including the maximum likelihood estimation of the concentration matrix and hypothesis testing of conditional independence.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Springer, 1995
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - In the last decade, graphical models have become increasingly popular as a statistical tool. This book is the first which provides an account of graphical models for multivariate complex normal distributions. Beginning with an introduction to the mul…tivariate complex normal distribution, the authors develop the marginal and conditional distributions of random vectors and matrices. Then they introduce complex MANOVA models and parameter estimation and hypothesis testing for these models. After introducing undirected graphs, they then develop the theory of complex normal graphical models including the maximum likelihood estimation of the concentration matrix and hypothesis testing of conditional independence.
