Geometry Driven Statistics

┬╖
┬╖ John Wiley & Sons
рдИ-рдмреБрдХ
432
рдкреЗрдЬ
рд░реЗрдЯрд┐рдВрдЧ рдФрд░ рд╕рдореАрдХреНрд╖рд╛рдУрдВ рдХреА рдкреБрд╖реНрдЯрд┐ рдирд╣реАрдВ рд╣реБрдИ рд╣реИ ┬ардЬрд╝реНрдпрд╛рджрд╛ рдЬрд╛рдиреЗрдВ

рдЗрд╕ рдИ-рдмреБрдХ рдХреЗ рдмрд╛рд░реЗ рдореЗрдВ рдЬрд╛рдирдХрд╛рд░реА

A timely collection of advanced, original material in the area of statistical methodology motivated by geometric problems, dedicated to the influential work of Kanti V. Mardia

This volume celebrates Kanti V. Mardia's long and influential career in statistics. A common theme unifying much of MardiaтАЩs work is the importance of geometry in statistics, and to highlight the areas emphasized in his research this book brings together 16 contributions from high-profile researchers in the field.

Geometry Driven Statistics covers a wide range of application areas including directional data, shape analysis, spatial data, climate science, fingerprints, image analysis, computer vision and bioinformatics. The book will appeal to statisticians and others with an interest in data motivated by geometric considerations.

Summarizing the state of the art, examining some new developments and presenting a vision for the future, Geometry Driven Statistics will enable the reader to broaden knowledge of important research areas in statistics and gain a new appreciation of the work and influence of Kanti V. Mardia.

рд▓реЗрдЦрдХ рдХреЗ рдмрд╛рд░реЗ рдореЗрдВ

Ian L. Dryden, University of Nottingham, UK

John T. Kent, University of Leeds, UK

рдЗрд╕ рдИ-рдмреБрдХ рдХреЛ рд░реЗрдЯрд┐рдВрдЧ рджреЗрдВ

рд╣рдореЗрдВ рдЕрдкрдиреА рд░рд╛рдп рдмрддрд╛рдПрдВ.

рдкрдарди рдЬрд╛рдирдХрд╛рд░реА

рд╕реНрдорд╛рд░реНрдЯрдлрд╝реЛрди рдФрд░ рдЯреИрдмрд▓реЗрдЯ
Android рдФрд░ iPad/iPhone рдХреЗ рд▓рд┐рдП Google Play рдХрд┐рддрд╛рдмреЗрдВ рдРрдкреНрд▓рд┐рдХреЗрд╢рди рдЗрдВрд╕реНрдЯреЙрд▓ рдХрд░реЗрдВ. рдпрд╣ рдЖрдкрдХреЗ рдЦрд╛рддреЗ рдХреЗ рд╕рд╛рде рдЕрдкрдиреЗ рдЖрдк рд╕рд┐рдВрдХ рд╣реЛ рдЬрд╛рддрд╛ рд╣реИ рдФрд░ рдЖрдкрдХреЛ рдХрд╣реАрдВ рднреА рдСрдирд▓рд╛рдЗрди рдпрд╛ рдСрдлрд╝рд▓рд╛рдЗрди рдкрдврд╝рдиреЗ рдХреА рд╕реБрд╡рд┐рдзрд╛ рджреЗрддрд╛ рд╣реИ.
рд▓реИрдкрдЯреЙрдк рдФрд░ рдХрдВрдкреНрдпреВрдЯрд░
рдЖрдк рдЕрдкрдиреЗ рдХрдВрдкреНрдпреВрдЯрд░ рдХреЗ рд╡реЗрдм рдмреНрд░рд╛рдЙрдЬрд╝рд░ рдХрд╛ рдЙрдкрдпреЛрдЧ рдХрд░рдХреЗ Google Play рдкрд░ рдЦрд░реАрджреА рдЧрдИ рдСрдбрд┐рдпреЛ рдХрд┐рддрд╛рдмреЗрдВ рд╕реБрди рд╕рдХрддреЗ рд╣реИрдВ.
eReaders рдФрд░ рдЕрдиреНрдп рдбрд┐рд╡рд╛рдЗрд╕
Kobo рдИ-рд░реАрдбрд░ рдЬреИрд╕реА рдИ-рдЗрдВрдХ рдбрд┐рд╡рд╛рдЗрд╕реЛрдВ рдкрд░ рдХреБрдЫ рдкрдврд╝рдиреЗ рдХреЗ рд▓рд┐рдП, рдЖрдкрдХреЛ рдлрд╝рд╛рдЗрд▓ рдбрд╛рдЙрдирд▓реЛрдб рдХрд░рдХреЗ рдЙрд╕реЗ рдЕрдкрдиреЗ рдбрд┐рд╡рд╛рдЗрд╕ рдкрд░ рдЯреНрд░рд╛рдВрд╕рдлрд╝рд░ рдХрд░рдирд╛ рд╣реЛрдЧрд╛. рдИ-рд░реАрдбрд░ рдкрд░ рдХрд╛рдо рдХрд░рдиреЗ рд╡рд╛рд▓реА рдлрд╝рд╛рдЗрд▓реЛрдВ рдХреЛ рдИ-рд░реАрдбрд░ рдкрд░ рдЯреНрд░рд╛рдВрд╕рдлрд╝рд░ рдХрд░рдиреЗ рдХреЗ рд▓рд┐рдП, рд╕рд╣рд╛рдпрддрд╛ рдХреЗрдВрджреНрд░ рдХреЗ рдирд┐рд░реНрджреЗрд╢реЛрдВ рдХрд╛ рдкрд╛рд▓рди рдХрд░реЗрдВ.