Comparisons of Stochastic Matrices with Applications in Information Theory, Statistics, Economics and Population
Idioma: inglés
Editorial: Birkhauser Boston Inc, 1998
- Tapa dura
- Nuevo

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N° de ref. del artículo V9780817640828
- Título
- Comparisons of Stochastic Matrices with Applications in Information Theory, Statistics, Economics and Population
- Autor
- Cohen, Joel E.; Kempermann, J.H.B.; Zbaganu, G.
- Editorial
- Birkhauser Boston Inc
- Año de publicación
- 1998
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa dura
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0817640827
- ISBN 13
- 9780817640828
The work is divided into two parts. The first deals with finite stochastic matrices, which may be interpreted as collections of discrete probability distributions. The first part is presented in a fairly elementary mathematical setting. The introduction provides sketches of applications of concepts and methods to discrete memory-less channels in information theory, to the design and comparison of experiments in statistics, to the measurement of inequality in economics, and to various analytical problems in population genetics, ecology, and demography. Part two is more general and entails more difficult analysis involving Markov kernels. Here, many results of the first part are placed in a more general setting, as required in more sophisticated applications.
A great strength of this text is the resulting connections among ideas from diverse fields: mathematics, statistics, economics, and population biology. In providing this array of new tools and concepts, the work will appeal to the practitioner. At the same time, it will serve as an excellent resource for self-study of for a graduate seminar course, as well as a stimulus to further research.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
De la contraportada
The work is divided into two parts. The first deals with finite stochastic matrices, which may be interpreted as collections of discrete probability distributions. The first part is presented in a fairly elementary mathematical setting. The introduction provides sketches of applications of concepts and methods to discrete memory-less channels in information theory, to the design and comparison of experiments in statistics, to the measurement of inequality in economics, and to various analytical problems in population genetics, ecology, and demography. Part two is more general and entails more difficult analysis involving Markov kernels. Here, many results of the first part are placed in a more general setting, as required in more sophisticated applications.
A great strength of this text is the resulting connections among ideas from diverse fields: mathematics, statistics, economics, and population biology. In providing this array of new tools and concepts, the work will appeal to the practitioner. At the same time, it will serve as an excellent resource for self-study of for a graduate seminar course, as well as a stimulus to further research.
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Conor Kenny
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