Catalogue 
 Ressources numériques 
 Nouveautés 
 Liens utiles 
 Mon compte 
   
Recherche rapideRecherche avancéeRecherche alphabétiqueHistoriqueInformation
Recherche    Modifier la recherche  
> CERGY
 
Elargir la recherche
 
 
 
 Sur le même sujet :
 
  •  
  • Gaussian distribution.
     
  •  
  • Gaussian processes.
     
  •  
  • Gauss, Loi de (statistique)
     
  •  
  • Processus gaussiens
     
  •  
  • Probabilités
     
     Parcourir le catalogue
      par auteur:
     
  •  
  •  Adler , Robert J.
     
  •  
  •  Feldman , Raisa E. , 1958-....
     
  •  
  •  Taqqu , Murad S.
     
     
     Rechercher sur Internet
     
  •  
  • Localiser dans une autre bibliothèque (SUDOC) (PPN ou ISBN ou ISSN)
       Aperçu dans Google Books
     
     Affichage MARC
    Titre : 
    A practical guide to heavy tails : statistical techniques and applications , Robert J. Adler, Raisa E. Feldman, Murad S. Taqqu, editors
    Editeur : 
    Boston , Birkhäuser -- c1998
    Description : 
    xvi, 533 p. : ill. ; 26 cm
    ISBN: 
    3-7643-3951-9 , Basel : alk. paper
    0-8176-3951-9 , alk. paper
    Notes : 
    Bibliogr
    Includes bibliographical references and index.
    Contient : 
    Heavy-tailed probability distributions in the World Wide Web / Mark E. Crovella, Murad S. Taqqu and Azer Bestavros ; Self-similarity and heavy tails : structural modeling of network traffic / Walter Willinger, Vern Paxson and Murad S. Taqqu ; Heavy tails in high-frequency financial data / Ulrich A. Müller, Michel M. Dacorogna and Olivier V. Pictet ; Stable paretian modeling in finance : some empirical and theoretical aspects / Stefan Mittnik, Svetlozar T. Rachev and Marc S. Paolella ; Risk management and quantile estimation / Franco Bassi, Paul Embrechts and Maria Kafetzaki ; Analysing stable time series / Robert J. Adler, Raisa E. Feldman and Colin Gallagher ; Inference for linear processes with stable noise / M. Calder and R.A. Davis ; On estimating the intensity of long-range dependence in finite and infinite variance time series / Murad S. Taqqu and Vadim Teverovsky ; Why non-linearities can ruin the heavy-tailed modeler's day / Sidney I. Resnick ; Periodogram estimates from heavy-tailed data / T. Mikosch ; Bayesian inference for time series with infinite variance stable innovations / Nalini Ravishanker and Zuqiang Qiou ; Hill, bootstrap and jackknife estimators for heavy tails / Olivier V. Pictet, Michel M. Dacorogna and Ulrich A. Müller ; Characteristic function based estimation of stable distribution parameters / Stephen M. Kogon and Douglas B. Williams ; Bootstrapping signs and permutations for regression with heavy-tailed errors : a robust resampling / Raoul LePage ... [et al.] ; Linear regression with stable disturbances / J. Huston McCulloch ; Deviation from normality in statistical signal processing : parameter estimation with alpha-stable distributions / Panagiotis Tsakalides and Chrysostomos L. Nikias --Statistical modeling and receiver design for multi-user communication networks / George A. Tsihrintzis ; Subexponential distributions / Charles M. Goldie and Claudia Klüppelberg ; Structure of stationary stable processes / Jan Rosiński ; Tail behavior of some shot noise processes / Gennady Samorodnitsky ; Numerical approximation of the symmetric stable distribution and density / J. Huston McCulloch ; Table of the maximally-skewed stable distributions / J. Huston McCulloch and Don B. Panton ; Multivariate stable distributions : approximation, estimation, simulation and identification ; Univariate stable distributions : parameterizations and software / John P. Nolan
    Sujet : 
    Gaussian distribution.
    Gaussian processes.
    Gauss, Loi de (statistique)
    Processus gaussiens
    Probabilités
    Ajouter à ma liste 
    Exemplaires
    SiteEmplacementCoteType de prêtStatut 
    Site de Saint-MartinEspace Recherche519.2 ADLPrêtDisponibleRéserver


    Pour toute question, contactez la bibliothèque
    Horizon Information Portal 3.25_france_v1m© 2001-2019 SirsiDynix Tous droits réservés.
    Horizon Portail d'Information