Octavo, 430 pages. In Very good condition. Red and blue spine with white lettering. Full binding in red and blue paper. Boards show mild shelf wear and minor edge wear. Text block has light soiling on bottom edge. Note: Shelved in Netdesk Column F, ND-F. 1377680. FP New Rockville Stock.

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Bibliografische Details

Titel

COMPUTING STATISTICS UNDER INTERVAL AND FUZZY UNCERTAINTY: APPLICATIONS TO COMPUTER SCIENCE AND ENGINEERING

Verlag

Springer, Berlin

Erscheinungsjahr

2012

Sprache

Englisch

ISBN-10

3642445705

ISBN-13

9783642445705

Einband

Softcover

Auflage

1. Auflage

Verk�uferkataloge

Sciences, Math, Medicine, & Natural History

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

In many practical situations, we are interested in statistics characterizing a population of objects: e.g. in the mean height of people from a certain area.

Most algorithms for estimating such statistics assume that the sample values are exact. In practice, sample values come from measurements, and measurements are never absolutely accurate. Sometimes, we know the exact probability distribution of the measurement inaccuracy, but often, we only know the upper bound on this inaccuracy. In this case, we have interval uncertainty: e.g. if the measured value is 1.0, and inaccuracy is bounded by 0.1, then the actual (unknown) value of the quantity can be anywhere between 1.0 - 0.1 = 0.9 and 1.0 + 0.1 = 1.1. In other cases, the values are expert estimates, and we only have fuzzy information about the estimation inaccuracy.

This book shows how to compute statistics under such interval and fuzzy uncertainty. The resulting methods are applied to computer science (optimal scheduling of different processors), to information technology (maintaining privacy), to computer engineering (design of computer chips), and to data processing in geosciences, radar imaging, and structural mechanics.

Von der hinteren Coverseite

In many practical situations, we are interested in statistics characterizing a population of objects: e.g. in the mean height of people from a certain area.

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