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Climate Time Series Analysis: Classical Statistical and Bootstrap Methods (Atmospheric and Oceanographic Sciences Library, 42, Band 42) - Mudelsee, Manfred
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Climate Time Series Analysis: Classical Statistical and Bootstrap Methods (Atmospheric and Oceanographic Sciences Library, 42, Band 42) - gebunden oder broschiert

2010, ISBN: 9789048194810

Springer, Gebundene Ausgabe, Auflage: 2010, 508 Seiten, Publiziert: 2010-09-01T00:00:01Z, Produktgruppe: Buch, 4.32 kg, Meteorologie, Geowissenschaften, Naturwissenschaft & Mathematik, Fa… Mehr…

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2010, ISBN: 9789048194810

Springer, Gebundene Ausgabe, Auflage: 2010, 508 Seiten, Publiziert: 2010-09-01T00:00:01Z, Produktgruppe: Book, 4.32 kg, Verkaufsrang: 6117, Meteorologie, Geowissenschaften, Naturwissensch… Mehr…

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Climate Time Series Analysis: Classical Statistical and Bootstrap Methods - gebrauchtes Buch

2010

ISBN: 9789048194810

Springer, Relié, Auflage: 2010 ed. 508 Seiten, Publiziert: 2010-09-15T00:00:01Z, Produktgruppe: Livre, 4.32 kg, Livres anglais et étrangers, Boutiques, Livres, Probabilités, Mathématiques… Mehr…

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ISBN: 9789048194810

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2010, ISBN: 9048194814

[EAN: 9789048194810], D'occasion, très bon état, [SC: 22.15], [PU: Springer], Very Good, Books

NOT NEW BOOK. Versandkosten: EUR 22.15 dsmbooks, liverpool, United Kingdom [61944145] [Note: 4 (sur 5)]
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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches

Details zum Buch
Climate Time Series Analysis: Classical Statistical and Bootstrap Methods
Autor:
Titel:
ISBN-Nummer:

9048194814


Climate is a paradigm of a complex system. Analysing climate data is an exciting challenge, which is increased by non-normal distributional shape, serial dependence, uneven spacing and timescale uncertainties. This book presents bootstrap resampling as a computing-intensive method able to meet the challenge. It shows the bootstrap to perform reliably in the most important statistical estimation techniques: regression, spectral analysis, extreme values and correlation. This book is written for climatologists and applied statisticians. It explains step by step the bootstrap algorithms (including novel adaptions) and methods for confidence interval construction. It tests the accuracy of the algorithms by means of Monte Carlo experiments. It analyses a large array of climate time series, giving a detailed account on the data and the associated climatological questions. This makes the book self-contained for graduate students and researchers.

Detailangaben zum Buch - Climate Time Series Analysis: Classical Statistical and Bootstrap Methods


EAN (ISBN-13): 9789048194810
ISBN (ISBN-10): 9048194814
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsjahr: 2010
Herausgeber: Springer
474 Seiten
Gewicht: 0,950 kg
Sprache: eng/Englisch

Buch in der Datenbank seit 2008-07-22T13:04:55+02:00 (Berlin)
Detailseite zuletzt geändert am 2023-08-01T01:10:15+02:00 (Berlin)
ISBN/EAN: 9048194814

ISBN - alternative Schreibweisen:
90-481-9481-4, 978-90-481-9481-0
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Titel des Buches: analysis, once upon time, statistical methods, bootstrap example

Daten vom Verlag:

Autor/in: Manfred Mudelsee
Titel: Atmospheric and Oceanographic Sciences Library; Climate Time Series Analysis - Classical Statistical and Bootstrap Methods
Verlag: Springer; Springer Netherland
474 Seiten
Erscheinungsjahr: 2010-09-01
Dordrecht; NL
Gedruckt / Hergestellt in Großbritannien.
Gewicht: 1,960 kg
Sprache: Englisch
213,99 € (DE)
219,99 € (AT)
266,76 CHF (CH)
Not available, publisher indicates OP

BB; Book; Hardcover, Softcover / Geowissenschaften/Sonstiges; Klimawandel; Verstehen; Atmospheric; Time series; Scale; Bootstrap; correlation; Regression; Resampling; Weather; AR(1); Frequency analysis; C; Climate Change; Earth and Environmental Science; Meteorology; Statistical Theory and Methods; Meteorologie und Klimatologie (Klimaforschung); Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; BB; BC; EA

Fundamental Concepts.- Persistence Models.- Bootstrap Confidence Intervals.- Univariate Time Series.- Regression I.- Spectral Analysis.- Extreme Value Time Series.- Bivariate Time Series.- Correlation.- Regression II.- Outlook.- Future Directions.
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