Muutke küpsiste eelistusi

E-raamat: Distribution Theory: Principles and Applications

  • Formaat: 250 pages
  • Ilmumisaeg: 08-Sep-2023
  • Kirjastus: Apple Academic Press
  • Keel: eng
  • ISBN-13: 9781000779127
  • Formaat - PDF+DRM
  • Hind: 145,07 €*
  • * hind on lõplik, st. muud allahindlused enam ei rakendu
  • Lisa ostukorvi
  • Lisa soovinimekirja
  • See e-raamat on mõeldud ainult isiklikuks kasutamiseks. E-raamatuid ei saa tagastada.
  • Formaat: 250 pages
  • Ilmumisaeg: 08-Sep-2023
  • Kirjastus: Apple Academic Press
  • Keel: eng
  • ISBN-13: 9781000779127

DRM piirangud

  • Kopeerimine (copy/paste):

    ei ole lubatud

  • Printimine:

    ei ole lubatud

  • Kasutamine:

    Digitaalõiguste kaitse (DRM)
    Kirjastus on väljastanud selle e-raamatu krüpteeritud kujul, mis tähendab, et selle lugemiseks peate installeerima spetsiaalse tarkvara. Samuti peate looma endale  Adobe ID Rohkem infot siin. E-raamatut saab lugeda 1 kasutaja ning alla laadida kuni 6'de seadmesse (kõik autoriseeritud sama Adobe ID-ga).

    Vajalik tarkvara
    Mobiilsetes seadmetes (telefon või tahvelarvuti) lugemiseks peate installeerima selle tasuta rakenduse: PocketBook Reader (iOS / Android)

    PC või Mac seadmes lugemiseks peate installima Adobe Digital Editionsi (Seeon tasuta rakendus spetsiaalselt e-raamatute lugemiseks. Seda ei tohi segamini ajada Adober Reader'iga, mis tõenäoliselt on juba teie arvutisse installeeritud )

    Seda e-raamatut ei saa lugeda Amazon Kindle's. 

This book provides a thorough understanding of distribution theory and data analysis using statistical software to solve problems related to basic statistics, probability models, and simulation. It presents a detailed explanation of different distribution concepts used in statistics along with their application in real-life situations. Covering the analytical aspects using the latest software, the volume discusses stochastic methods and other statistical methods. It provides an overview of statistical data analysis by taking actual situations and implementing open-source software R version 4.0 and Python 3.0+. A detailed study of the statistical models is also provided with examples related to health, agriculture, insurance, and other sectors.