Introduction to High-Dimensional Statistics (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability) - Tapa dura
Sinopsis
This book preserves the philosophy of the first edition: to be a concise guide for students and researchers discovering the area and interested in the mathematics involved. The main concepts and ideas are presented in simple settings, avoiding thereby unessential technicalities.
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Acerca del autor
Christophe Giraud was a student of the École Normale Supérieure de Paris, and he received a Ph.D in probability theory from the University Paris 6. He was assistant professor at the University of Nice from 2002 to 2008. He has been associate professor at the École Polytechnique since 2008 and professor at Paris Sud University (Orsay) since 2012. His current research focuses mainly on the statistical theory of high-dimensional data analysis and its applications to life sciences.
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Introduction to High-Dimensional Statistics (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability)
Publicado por
Chapman and Hall/CRC, 2021
ISBN 10: 0367716224
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Introduction to High-Dimensional Statistics (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability)
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Introduction to High-Dimensional Statistics
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Taylor & Francis Group, 2021
ISBN 10: 0367716224
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Introduction to High-Dimensional Statistics (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability) 2nd Edition
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Taylor & Francis Group, 2021
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Introduction to High-dimensional Statistics
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Introduction to High-Dimensional Statistics (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability)
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Chapman and Hall/CRC 2021-07-15, 2021
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Introduction to High-Dimensional Statistics (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability) 2nd Edition
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Taylor & Francis Group, 2021
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Introduction to High-Dimensional Statistics (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability) 2nd Edition
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Introduction to High-Dimensional Statistics (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability)
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Introduction to High-dimensional Statistics
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Chapman and Hall/CRC, 2021
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