1st ed. 2021. IX, 159 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband besto�en, daher M�ngelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics, 375. Sprache: Englisch.

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo

Applied Statistics and Data Science. Proceedings of Statistics 2021 Canada, Selected Contributions.

Editor

Cham, Springer International Publishing : Imprint: Springer.

Fecha de publicaci�n

2021

Idioma

Ingl�s

ISBN 10

3030861325

ISBN 13

9783030861322

Encuadernaci�n

Encuadernaci�n de tapa dura

Edici�n

1� Edici�n

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Mathematik

Acerca de

Sinopsis

This proceedings volume features top contributions in modern statistical methods from Statistics 2021 Canada, the 6th Annual Canadian Conference in Applied Statistics, held virtually on July 15-18, 2021. Papers are contributed from established and emerging scholars, covering cutting-edge and contemporary innovative techniques in statistics and data science. Major areas of contribution include Bayesian statistics; computational statistics; data science; semi-parametric regression; and stochastic methods in biology, crop science, ecology and engineering. It will be a valuable edited collection for graduate students, researchers, and practitioners in a wide array of applied statistical and data science methods.

Acerca del autor

Dr. Yogendra P. Chaubey is a Professor of Mathematics and Statistics at Concordia University. His research focus is in statistical methodology, mostly concentrated in the area of nonparametric smoothing.

Dr. Fassil Nebebe is a Professor of Supply Chain and Business Technology Management at Concordia University. His research focuses on statistical methodology using resampling techniques, SEM, and predictive analytics.

Dr. Arusharka Sen is an Associate Professor of Mathematics and Statistics at Concordia University. His research focuses on nonparametric function estimation and the analysis of censored data.

Dr. Salim Lahmiri is an Assistant Professor of Supply Chain and Business Technology Management at Concordia University. He serves as associate editor for Expert Systems with Applications; Machine Learning with Applications; Chaos, Solitons & Fractals; Entropy; and Machine Learning & Knowledge Extraction. Dr. Lahmiri's research focuses on artificial intelligence, intelligent systems, data science, predictive analytics, and pattern recognition.

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