9783540053262 - the coordinate-free approach to gauss-markov estimation (lecture notes in economics and mathematical systems, 40, band 40) von drygas, hilmar (8 Ergebnisse)
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Broschiert. Zustand: Gut. VII, 113 Seiten Das hier angebotene Buch stammt aus einer teilaufgelösten wissenschaftlichen Bibliothek und trägt die entsprechenden Kennzeichnungen (Rückenschild, Instituts-Stempel.); leichte altersbedingte Anbräunung des Papiers; der Buchzustand ist ansonsten ordentlich und dem Alter entsprechend gut.… In ENGLISCHER Sprache. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 240.
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8° , Softcover/Paperback. 1.Auflage.. VII, 113 Seiten Einband etwas berieben, Bibl.Ex., innen guter und sauberer Zustand 9783540053262 Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 290.
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Softcover. 113 p. Acceptable condition. Reading pages have markings. Minor signs of storage and use. Spine slightly light-margined. Spine edges slightly bumped and rubbed. Spine with reading grooves. Book corners slightly bumped. Front cover slightly creased. Book edges slightly rubbed. 9783540053262 Sprache: Englisch Gewicht in… Gramm: 259.
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Pappe. Zustand: Gut. 113 Mathematics Economics Wirtschaft Manuscript. Guter Zustand/ Good Ex-Library. Leichte Gebrauchsspuren ha1054947 Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 250.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - These notes originate from a couple of lectures which were given in the Econometric Workshop of the Center for Operations Research and Econometrics (CORE) at the Catholic University of Louvain. The participants of the seminars were recommended to rea…d the first four chapters of Seber's book [40], but the exposition of the material went beyond Seber's exposition, if it seemed necessary. Coordinate-free methods are not new in Gauss-Markov estimation, besides Seber the work of Kolmogorov [11], SCheffe [36], Kruskal [21], [22] and Malinvaud [25], [26] should be mentioned. Malinvaud's approach however is a little different from that of the other authors, because his optimality criterion is based on the ellipsoid of c- centration. This criterion is however equivalent to the usual c- cept of minimal covariance-matrix and therefore the result must be the same in both cases. While the usual theory gives no indication how small the covariance-matrix can be made before the optimal es timator is computed, Malinvaud can show how small the ellipsoid of concentration can be made: it is at most equal to the intersection of the ellipssoid of concentration of the observed random vector and the linear space in which the (unknown) expectation value of the observed random vector is lying. This exposition is based on the observation, that in regression ~nalysis and related fields two conclusions are or should preferably be applied repeatedly.
