Produktbild: Continuous Bivariate Distributions

Continuous Bivariate Distributions

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Beschreibung

Produktdetails

Format

PDF

Kopierschutz

Nein

Family Sharing

Nein

Text-to-Speech

Nein

Erscheinungsdatum

31.05.2009

Verlag

Springer New York

Seitenzahl

688 (Printausgabe)

Dateigröße

9682 KB

Auflage

2nd ed. 2009

Sprache

Englisch

EAN

9780387096148

Beschreibung

Rezension

From the reviews of the second edition:

“The authors present the forms, properties, dependence structures, computation, and applications of numerous continuous bivariate distributions. … One of the nice features of this edition is that it presents bivariate distributions that are generated by a variety of copulas. … The new edition is comprised of 14 chapters including references at the end of each chapter … and subject index at the end. … I can safely recommend this book as a handy resource manual for researchers as well as practitioners working in this area.” (Technometrics, Vol. 51 (4), November, 2009)

“The book begins with a survey of univariate distributions, necessary to clarify notation in subsequent chapters. … Every time you open this volume, even at a random page, you’ll likely find something of interest. … You might well recommend it as collateral reading in a statistics class that you are teaching. As the students progress in their academic pursuits and/or in their subsequent careers, it will be a useful reference.” (Barry C. Arnold, Mathematical Reviews, Issue 2012 h)

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PDF

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Barrierefreiheit

  • keine Information zur Barrierefreiheit bekannt

Erscheinungsdatum

31.05.2009

Verlag

Springer New York

Seitenzahl

688 (Printausgabe)

Dateigröße

9682 KB

Auflage

2nd ed. 2009

Sprache

Englisch

EAN

9780387096148

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  • Univariate distributions. - Bivariate copulas. - Distributions expressed as copulas. - Concepts of stochastic dependence. - Measures of dependence. - Constructions of bivariate distributions.- Bivariate distributions constructed by conditional approach. - Variables in common method. - Bivariate gamma and related distributions. - Simple forms of the bivariate density function. - Bivariate exponentional and related distributions. - Bivariate normal distribution. - Bivariate extreme value distributions. - Elliptically symmetric bivariate distributions and other symmetric distributions. - Simulation of bivariate observations.