LEADER 01755nam0-22004091i-450- 001 990001736480403321 005 20121105112426.0 012 $alane n-re e.ta anes (3) 1808 (A)$2fei$5ITNA0274: 094.3 B 155 035 $a000173648 035 $aFED01000173648 035 $a(Aleph)000173648FED01 035 $a000173648 100 $a20030910d1808----km-y0itay50------ba 101 0 $aita 102 $aIT 105 $af-------001yy 140 $aa---a---ekb------zzybb1000-- 141 $abf-u0bb-$5ITNA0274------------------------------------------------------------------- 200 1 $aIstruzioni teorico-pratiche su la raccolta del nitro compilate per uso della reale Amministrazione generale delle polveri, e de' salnitri del regno dall'ispettor generale della medesima Pietro Pulli membro delle Società accademica delle scienze, filomatica .. 210 $aNapoli$cnella Stamperia del Corriere$d1808 215 $a[6], XXV, [3], 128 p., 2 c. di tav. ripieg.$d8° 300 $aCors.; gr.; rom. 307 $aFront. inciso 307 $aLe carte b5v. e b6 bianche 307 $aSegn.: [pi greco]1 a2 a8 b6 a-h8 610 0 $aFitofarmaci 610 0 $aAzoto 676 $a668.62 700 1$aPulli,$bPietro$f<1771-1842>$0355617 719 02$aStamperia del Corriere$c$4650 801 0$aIT$bUNINA$gRICA$2UNIMARC 901 $aAQ 912 $a990001736480403321 952 $a60 094.3 B 155$b1835$fFAGBC 959 $aFAGBC 996 $aIstruzioni teorico-pratiche su la raccolta del nitro compilate per uso della reale Amministrazione generale delle polveri, e de' salnitri del regno dall'ispettor generale della medesima Pietro Pulli membro delle Società accademica delle scienze, filomatica .$9364749 997 $aUNINA LEADER 01641nam0 2200361 i 450 001 SUN0123391 005 20190924121951.534 010 $d0.00 017 70$2N$a978-3-319-64671-8 100 $a20190919d2017 |0engc50 ba 101 $aeng 102 $aCH 105 $a|||| ||||| 200 1 $a*Algorithms and programs of dynamic mixture Estimation$eunified approach to different types of components$fIvan Nagy, Evgenia Suzdaleva 205 $aCham : Springer, 2017 210 $aXI$d113 p.$cill. ; 24 cm 215 $aPubblicazione in formato elettronico 410 1$1001SUN0102916$12001 $a*SpringerBriefs in statistics$1210 $aBerlin$cSpringer$d2011-. 606 $a62F10$xPoint estimation [MSC 2020]$2MF$3SUNC021207 606 $a62H12$xEstimation in multivariate analysis [MSC 2020]$2MF$3SUNC021210 606 $a62-XX$xStatistics [MSC 2020]$2MF$3SUNC022998 606 $a62F15$xBayesian inference [MSC 2020]$2MF$3SUNC024528 606 $a62H30$xClassification and discrimination; cluster analysis (statistical aspects) [MSC 2020]$2MF$3SUNC028931 620 $aCH$dCham$3SUNL001889 700 1$aNagy$b, Ivan$3SUNV094795$0766766 701 1$aSuzdaleva$b, Evgenia$3SUNV094796$0766767 712 $aSpringer$3SUNV000178$4650 801 $aIT$bSOL$c20210503$gRICA 856 4 $uhttp://doi.org/10.1007/978-3-319-64671-8 912 $aSUN0123391 950 $aUFFICIO DI BIBLIOTECA DEL DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICA$d08CONS e-book 0548 $e08eMF548 20190919 996 $aAlgorithms and programs of dynamic mixture Estimation$91560462 997 $aUNICAMPANIA