Geometry Driven Statistics

┬╖
┬╖ John Wiley & Sons
рдЗ-рдкреБрд╕реНрддрдХ
432
рдкреГрд╖реНрдард╣рд░реВ
рд░реЗрдЯрд┐рдЩ рд░ рд░рд┐рднреНрдпреВрд╣рд░реВрдХреЛ рдкреБрд╖реНрдЯрд┐ рдЧрд░рд┐рдПрдХреЛ рд╣реБрдБрджреИрди ┬ардердк рдЬрд╛рдиреНрдиреБрд╣реЛрд╕реН

рдпреЛ рдЗ-рдкреБрд╕реНрддрдХрдХрд╛ рдмрд╛рд░реЗрдорд╛

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▓реЗрдЦрдХрдХреЛ рдмрд╛рд░реЗрдорд╛

Ian L. Dryden, University of Nottingham, UK

John T. Kent, University of Leeds, UK

рдпреЛ рдЗ-рдкреБрд╕реНрддрдХрдХреЛ рдореВрд▓реНрдпрд╛рдЩреНрдХрди рдЧрд░реНрдиреБрд╣реЛрд╕реН

рд╣рд╛рдореАрд▓рд╛рдИ рдЖрдлреНрдиреЛ рдзрд╛рд░рдгрд╛ рдмрддрд╛рдЙрдиреБрд╣реЛрд╕реНред

рдЬрд╛рдирдХрд╛рд░реА рдкрдвреНрджреИ

рд╕реНрдорд╛рд░реНрдЯрдлреЛрди рддрдерд╛ рдЯреНрдпрд╛рдмрд▓реЗрдЯрд╣рд░реВ
Android рд░ iPad/iPhone рдХрд╛ рд▓рд╛рдЧрд┐┬аGoogle Play рдХрд┐рддрд╛рдм рдПрдк рдХреЛ рдЗрдиреНрд╕реНрдЯрд▓ рдЧрд░реНрдиреБрд╣реЛрд╕реНред рдпреЛ рддрдкрд╛рдИрдВрдХреЛ рдЦрд╛рддрд╛рд╕реЕрдВрдЧ рд╕реНрд╡рддрдГ рд╕рд┐рдВрдХ рд╣реБрдиреНрдЫ рд░ рддрдкрд╛рдИрдВ рдЕрдирд▓рд╛рдЗрди рд╡рд╛ рдЕрдлрд▓рд╛рдЗрди рдЬрд╣рд╛рдБ рднрдП рдкрдирд┐┬ардЕрдзреНрдпрдпрди рдЧрд░реНрди рджрд┐рдиреНрдЫред
рд▓реНрдпрд╛рдкрдЯрдк рддрдерд╛ рдХрдореНрдкреНрдпреБрдЯрд░рд╣рд░реВ
рддрдкрд╛рдИрдВ Google Play рдорд╛ рдЦрд░рд┐рдж рдЧрд░рд┐рдПрдХреЛ рдЕрдбрд┐рдпреЛрдмреБрдХ рдЖрдлреНрдиреЛ рдХрдореНрдкреНрдпреБрдЯрд░рдХреЛ рд╡реЗрдм рдмреНрд░рд╛рдЙрдЬрд░ рдкреНрд░рдпреЛрдЧ рдЧрд░реЗрд░ рд╕реБрдиреНрди рд╕рдХреНрдиреБрд╣реБрдиреНрдЫред
eReaders рд░ рдЕрдиреНрдп рдЙрдкрдХрд░рдгрд╣рд░реВ
Kobo eReaders рдЬрд╕реНрддрд╛ e-ink рдбрд┐рднрд╛рдЗрд╕рд╣рд░реВрдорд╛ рдлрд╛рдЗрд▓ рдкрдвреНрди рддрдкрд╛рдИрдВрд▓реЗ рдлрд╛рдЗрд▓ рдбрд╛рдЙрдирд▓реЛрдб рдЧрд░реЗрд░ рдЙрдХреНрдд рдлрд╛рдЗрд▓ рдЖрдлреНрдиреЛ рдбрд┐рднрд╛рдЗрд╕рдорд╛ рдЯреНрд░рд╛рдиреНрд╕реНрдлрд░ рдЧрд░реНрдиреБ рдкрд░реНрдиреЗ рд╣реБрдиреНрдЫред рддреА рдлрд╛рдЗрд▓рд╣рд░реВ рдкрдвреНрди рдорд┐рд▓реНрдиреЗ рдЗрдмреБрдХ рд░рд┐рдбрд░рд╣рд░реВрдорд╛ рддреА рдлрд╛рдЗрд▓рд╣рд░реВ рдЯреНрд░рд╛рдиреНрд╕реНрдлрд░ рдЧрд░реНрдиреЗрд╕рдореНрдмрдиреНрдзреА рд╡рд┐рд╕реНрддреГрдд рдирд┐рд░реНрджреЗрд╢рдирд╣рд░реВ рдкреНрд░рд╛рдкреНрдд рдЧрд░реНрди рдорджреНрджрдд рдХреЗрдиреНрджреНрд░ рдорд╛ рдЬрд╛рдиреБрд╣реЛрд╕реНред