ISBN: 9780803924253 - stochastic parameter regression models: 51 (quantitative applications in the social sciences) (18 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Sage Publications, Inc, 1985
Serie: Libro 40 de 194 - Quantitative Applications in the Social Sciences
- Tapa blanda
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Idioma: Inglés
Editorial: SAGE Publications, Inc, 1985
Serie: Libro 40 de 194 - Quantitative Applications in the Social Sciences
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Idioma: Inglés
Editorial: Sage Publications, Beverley Hills and London, 1985
Serie: Libro 40 de 194 - Quantitative Applications in the Social Sciences
- Tapa blanda
- Primera edición
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Idioma: Inglés
Editorial: SAGE Publications, Inc, 1985
Serie: Libro 40 de 194 - Quantitative Applications in the Social Sciences
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Editorial: SAGE Publications, Inc, 1985
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Editorial: Sage Publications 5/1/1985, 1985
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Editorial: SAGE Publications, Inc, 1985
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Editorial: SAGE Publications, Inc, 1985
Serie: Libro 40 de 194 - Quantitative Applications in the Social Sciences
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Idioma: Inglés
Editorial: Sage Publications, Inc, 1985
Serie: Libro 40 de 194 - Quantitative Applications in the Social Sciences
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Idioma: Inglés
Editorial: SAGE Publications, Inc, 1985
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Editorial: SAGE Publications, Inc, 1985
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Editorial: SAGE Publications, Inc, 1985
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Editorial: SAGE Publications, Inc, 1985
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Editorial: SAGE Publications, Inc, 1985
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Condición: gut. 1985. Stochastic Parameter Regression Models (Quantitative Applications in the Social Sciences, Band 51) In englischer Sprache. pages.
Idioma: Inglés
Editorial: SAGE Publications Inc, 1985
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Editorial: SAGE PUBN, 1985
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Über den AutorrnrnPaul Newbold was born in England in 1945. In 1966 he obtained a BSc in Economics at the London School of Economics, before continuing to study for a PhD in Statistics at the University of Wisconsin. He worked under the sup.…
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Whereas standard regression models force economic relationships or behavior to be fixed through time, stochastic parameter regression models allow relationships to vary slowly--without need for specification of the causes of that variation. The authors thoroughly examine the usefulness of the Kalman filter and state-space modeling in work with the stochastic parameter regression model.…
