Data Depth: Robust Multivariate Analysis, Computational Geometry, and Applications
Regina Y. Liu · Robert Joseph Serfling · Diane L. Souvaine
DIMACS series in discrete mathematics and theoretical computer science Buch 72 · American Mathematical Soc.
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246
Seiten
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The book is a collection of some of the research presented at the workshop of the same name held in May 2003 at Rutgers University. The workshop brought together researchers from two different communities: statisticians and specialists in computational geometry. The main idea unifying these two research areas turned out to be the notion of data depth, which is an important notion both in statistics and in the study of efficiency of algorithms used in computational geometry. Many ofthe articles in the book lay down the foundations for further collaboration and interdisciplinary research. Information for our distributors: Co-published with the Center for Discrete Mathematics and Theoretical Computer Science beginning with Volume 8. Volumes 1-7 were co-published with theAssociation for Computer Machinery (ACM).
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