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Transformations and Bayesian Estimation of Skewed and Heavy-Tailed Densities

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자료유형E-Book
개인저자Bean, Andrew.
단체저자명The Ohio State University. Statistics.
서명/저자사항Transformations and Bayesian Estimation of Skewed and Heavy-Tailed Densities.
발행사항[S.l.] : The Ohio State University., 2017
발행사항Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2017
형태사항162 p.
소장본 주기School code: 0168.
ISBN9780438099111
일반주기 Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 79-11(E), Section: B.
Advisers: Xinyi Xu
요약In data analysis applications characterized by large and possibly irregular data sets, nonparametric statistical techniques aim to ensure that, as the sample size grows, all unusual features of the data generating process can be captured. Good l
요약This dissertation studies the Bayesian approach to the classic problem of nonparametric density estimation, in the presence of specific irregularities such as heavy tails and skew. The problem of estimating an unknown probability density is reco
일반주제명Statistics.
언어영어
기본자료 저록Dissertation Abstracts International79-11B(E).
Dissertation Abstract International
대출바로가기http://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T15000345

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No. 등록번호 청구기호 소장처 도서상태 반납예정일 예약 서비스 매체정보
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