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Statistical Inference in Stochastic Processes -

Statistical Inference in Stochastic Processes

N.U. Prabhu (Herausgeber)

Buch | Softcover
288 Seiten
2019
CRC Press (Verlag)
978-0-367-40307-2 (ISBN)
CHF 108,20 inkl. MwSt
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Covering both theory and applications, this collection of eleven contributed papers surveys the role of probabilistic models and statistical techniques in image analysis and processing, develops likelihood methods for inference about parameters that determine the drift and the jump mechanism of a di

N. U. Prabhu, I. V. Basawa

Preface -- 1 Statistical Models and Methods in Image Analysis: A Survey /Alan F. Karr -- 2 Edge-Preserving Smoothing and the Assessment of Point Process Models for GATE Rainfall Fields /Colin R. Goodall and Michael J. Phelan -- 3 Likelihood Methods for Diffusions with Jumps /Michael SVJrensen -- 4 Efficient Estimating Equations for Nonparametric Filtered Models /P. E. Greenwood and W. Wefelmeyer -- 5 Nonparametric Estimation of Trends in Linear Stochastic Systems /Jan W. McKeague and Tiziano Tofani -- 6 Weak Convergence of Two-Sided Stochastic Integrals, with an Application to Models for Left Truncated Survival Data /Michael Davidsen and Martin Jacobsen -- 7 Asymptotic Theory of Weighted Maximum Likelihood Estimation for Growth Models /B. L. S. Prakasa Rao -- 8 Markov Chain Models for Type-Token Relationships /D. J. Daley, J. M. Gani, and D. A. Ratkowsky -- 9 A State-Space Approach to Transfer-Function Modeling /P. J. Brockwell, R. A. Davis, and H. Salehi -- 10 Shrinkage Estimation for a Dynamic Input-Output Linear Model /Young-Won Kim, David M. Nickerson, and I. V. Basawa -- 11 Maximum Probability Estimation for an Autoregressive Process /Lionel Weiss -- Index.

Erscheinungsdatum
Reihe/Serie Probability: Pure and Applied
Verlagsort London
Sprache englisch
Maße 152 x 229 mm
Gewicht 540 g
Themenwelt Mathematik / Informatik Mathematik Statistik
ISBN-10 0-367-40307-2 / 0367403072
ISBN-13 978-0-367-40307-2 / 9780367403072
Zustand Neuware
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