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Climate Time Series Analysis
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Climate Time Series Analysis - neues Buch

ISBN: 9789048194827

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 ti… Mehr…

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2010, ISBN: 9789048194827

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Climate Time Series Analysis - Erstausgabe

2010, ISBN: 9789048194827

Classical Statistical and Bootstrap Methods, eBooks, eBook Download (PDF), Auflage, [PU: Springer-Verlag], [ED: 1], Springer-Verlag, 2010

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Details zum Buch

Detailangaben zum Buch - Climate Time Series Analysis


EAN (ISBN-13): 9789048194827
ISBN (ISBN-10): 9048194822
Erscheinungsjahr: 2010
Herausgeber: Springer Netherlands
474 Seiten
Sprache: eng/Englisch

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ISBN/EAN: 9789048194827

ISBN - alternative Schreibweisen:
90-481-9482-2, 978-90-481-9482-7
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Titel des Buches: statistical methods, bootstrap, doing time, time was, just not time, little time, time brief, time series analysis


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: 2010-08-26
Dordrecht; NL
Gedruckt / Hergestellt in Großbritannien.
Sprache: Englisch
171,19 € (DE)
176,00 € (AT)
198,50 CHF (CH)
Available
XXXIV, 474 p.

EA; E107; eBook; Nonbooks, PBS / Geowissenschaften/Sonstiges; Umwelt; Verstehen; AR(1); Atmospheric; Bootstrap; Frequency analysis; Regression; Resampling; Scale; Time series; Weather; correlation; climate change; meteorology; C; Climate Change; Meteorology; Statistical Theory and Methods; Environmental Sciences; Climate Sciences; Statistical Theory and Methods; Earth and Environmental Science; Meteorologie und Klimatologie (Klimaforschung); Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; BB

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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