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1. |
Record Nr. |
UNINA990006414080403321 |
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Autore |
McCuaig, William <1949- > |
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Titolo |
Carlo Sigonio : the changing world of the late Renaissance / William McCuaig |
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Pubbl/distr/stampa |
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Princeton : Princeton University Press, 1989 |
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ISBN |
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Descrizione fisica |
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Disciplina |
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Locazione |
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Collocazione |
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Lingua di pubblicazione |
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Formato |
Materiale a stampa |
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Livello bibliografico |
Monografia |
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2. |
Record Nr. |
UNISALENTO991002446599707536 |
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Autore |
Pugliatti, Teresa |
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Titolo |
Giulio Mazzoni e la decorazione a Roma nella cerchia di Daniele da Volterra / Teresa Pugliatti |
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Pubbl/distr/stampa |
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Roma : Istituto poligrafico e Zecca dello Stato, Libreria dello Stato, 1984 |
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Descrizione fisica |
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391 p., [109] c. di tav. : ill. ; 34 cm |
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Disciplina |
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Soggetti |
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Arte - Roma |
Mazzoni, Giulio |
Mazzoni, Giulio |
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Lingua di pubblicazione |
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Formato |
Materiale a stampa |
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Livello bibliografico |
Monografia |
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3. |
Record Nr. |
UNINA9910299768803321 |
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Autore |
Ibragimov Marat |
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Titolo |
Heavy-Tailed Distributions and Robustness in Economics and Finance / / by Marat Ibragimov, Rustam Ibragimov, Johan Walden |
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Pubbl/distr/stampa |
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Cham : , : Springer International Publishing : , : Imprint : Springer, , 2015 |
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ISBN |
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3-319-16876-2 |
3-319-16877-0 |
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Edizione |
[1st ed. 2015.] |
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Descrizione fisica |
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1 online resource (131 p.) |
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Collana |
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Lecture Notes in Statistics, , 2197-7186 ; ; 214 |
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Disciplina |
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Soggetti |
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Statistics |
Econometrics |
Statistics in Business, Management, Economics, Finance, Insurance |
Statistical Theory and Methods |
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Lingua di pubblicazione |
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Formato |
Materiale a stampa |
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Livello bibliografico |
Monografia |
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Note generali |
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Description based upon print version of record. |
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Nota di bibliografia |
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Includes bibliographical references. |
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Nota di contenuto |
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Introduction -- Implications of Heavy-tailed ness -- Inference and Empirical Examples -- Conclusion. |
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Sommario/riassunto |
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This book focuses on general frameworks for modeling heavy-tailed distributions in economics, finance, econometrics, statistics, risk management and insurance. A central theme is that of (non-)robustness, i.e., the fact that the presence of heavy tails can either reinforce or reverse the implications of a number of models in these fields, depending on the degree of heavy-tailedness. These results motivate the development and applications of robust inference approaches under heavy tails, heterogeneity and dependence in observations. Several recently developed robust inference approaches are discussed and illustrated, together with applications. |
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