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Climate Time Series Analysis: Classical Statistical and Bootstrap Methods (Atmospheric and Oceanographic Sciences Library, 42, Band 42) - Mudelsee, Manfred
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Climate Time Series Analysis: Classical Statistical and Bootstrap Methods (Atmospheric and Oceanographic Sciences Library, 42, Band 42) - encuadernado, tapa blanda

2010, ISBN: 9789048194810

Springer, Gebundene Ausgabe, Auflage: 2010, 508 Seiten, Publiziert: 2010-09-01T00:00:01Z, Produktgruppe: Buch, 4.32 kg, Meteorologie, Geowissenschaften, Naturwissenschaft & Mathematik, Fa… Más…

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2010, ISBN: 9789048194810

Springer, Gebundene Ausgabe, Auflage: 2010, 508 Seiten, Publiziert: 2010-09-01T00:00:01Z, Produktgruppe: Book, 4.32 kg, Verkaufsrang: 6117, Meteorologie, Geowissenschaften, Naturwissensch… Más…

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Climate Time Series Analysis: Classical Statistical and Bootstrap Methods - libro usado

2010

ISBN: 9789048194810

Springer, Relié, Auflage: 2010 ed. 508 Seiten, Publiziert: 2010-09-15T00:00:01Z, Produktgruppe: Livre, 4.32 kg, Livres anglais et étrangers, Boutiques, Livres, Probabilités, Mathématiques… Más…

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2010, ISBN: 9048194814

[EAN: 9789048194810], D'occasion, très bon état, [SC: 22.15], [PU: Springer], Very Good, Books

NOT NEW BOOK. Gastos de envío: EUR 22.15 dsmbooks, liverpool, United Kingdom [61944145] [Note: 4 (sur 5)]
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Datos bibliográficos del mejor libro coincidente

Detalles del libro
Climate Time Series Analysis: Classical Statistical and Bootstrap Methods
Autor:
Título:
ISBN:

9789048194810


Climate is a paradigm of a complex system. Analysing climate data is an exciting challenge, which is increased by non-normal distributional shape, serial dependence, uneven spacing and timescale uncertainties. This book presents bootstrap resampling as a computing-intensive method able to meet the challenge. It shows the bootstrap to perform reliably in the most important statistical estimation techniques: regression, spectral analysis, extreme values and correlation. This book is written for climatologists and applied statisticians. It explains step by step the bootstrap algorithms (including novel adaptions) and methods for confidence interval construction. It tests the accuracy of the algorithms by means of Monte Carlo experiments. It analyses a large array of climate time series, giving a detailed account on the data and the associated climatological questions. This makes the book self-contained for graduate students and researchers.

Detalles del libro - Climate Time Series Analysis: Classical Statistical and Bootstrap Methods


EAN (ISBN-13): 9789048194810
ISBN (ISBN-10): 9048194814
Tapa dura
Año de publicación: 2010
Editorial: Springer
474 Páginas
Peso: 0,950 kg
Idioma: eng/Englisch

Libro en la base de datos desde 2008-07-22T06:04:55-05:00 (Mexico City)
Página de detalles modificada por última vez el 2023-07-31T17:10:15-06:00 (Mexico City)
ISBN/EAN: 9789048194810

ISBN - escritura alterna:
90-481-9481-4, 978-90-481-9481-0
Mode alterno de escritura y términos de búsqueda relacionados:
Título del libro: analysis, once upon time, statistical methods, bootstrap example

Datos del la editorial

Autor: Manfred Mudelsee
Título: Atmospheric and Oceanographic Sciences Library; Climate Time Series Analysis - Classical Statistical and Bootstrap Methods
Editorial: Springer; Springer Netherland
474 Páginas
Año de publicación: 2010-09-01
Dordrecht; NL
Impreso en
Peso: 1,960 kg
Idioma: Inglés
213,99 € (DE)
219,99 € (AT)
266,76 CHF (CH)
Not available, publisher indicates OP

BB; Book; Hardcover, Softcover / Geowissenschaften/Sonstiges; Klimawandel; Verstehen; Atmospheric; Time series; Scale; Bootstrap; correlation; Regression; Resampling; Weather; AR(1); Frequency analysis; C; Climate Change; Earth and Environmental Science; Meteorology; Statistical Theory and Methods; Meteorologie und Klimatologie (Klimaforschung); Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; BB; BC; EA

Fundamental Concepts.- Persistence Models.- Bootstrap Confidence Intervals.- Univariate Time Series.- Regression I.- Spectral Analysis.- Extreme Value Time Series.- Bivariate Time Series.- Correlation.- Regression II.- Outlook.- Future Directions.
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