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    STOCHASTIC PROCESSES - INFERENCE THEORY

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    Sinopse

    This book presents a complete mathematical treatment of classical inference theory (Neyman-Pearson, Fisher, and Wald) from the point of using it in stochastic processes, including some generalizations. It includes detailed analysis of likelihood ratios for both Gaussian and several other classes (infinitely divisible, jump Markov, diffusion and additive). Both linear and nonlinear filtering (also for general nonquadratic criteria) are treated. The corresponding Kalman-Bucy filters for continuous parameter processes are presented. Consistency and limit distributions of estimations of biospectral densities of harmonizable processes are given.
    Audience: Researchers and graduate students working in mathematics, statistics, and systems and communication engineering.

    Ficha Técnica

    Especificações

    ISBN9781441948328
    Pré vendaNão
    Peso741g
    Autor para link
    Livro disponível - pronta entregaNão
    Dimensões23 x 16 x 1
    IdiomaInglês
    Tipo itemLivro Importado
    Número de páginas664
    Número da edição1ª EDIÇÃO - 2010
    Código Interno639243
    Código de barras9781441948328
    AcabamentoHARDCOVER
    AutorRAO, MALEMPATI M.
    EditoraSPRINGER VERLAG
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