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Advanced Data Analysis in Neuroscience : Integrating Statistical and Computational Models / Daniel Durstewitz
Advanced Data Analysis in Neuroscience : Integrating Statistical and Computational Models / Daniel Durstewitz
Autore Durstewitz, Daniel
Pubbl/distr/stampa Cham, : Springer, 2017
Descrizione fisica xxv, 292 p. : ill. ; 24 cm
Soggetto topico 92C20 - Neural biology [MSC 2020]
62R07 - Statistical aspects of big data and data science [MSC 2020]
68T09 - Computational aspects of data analysis and big data [MSC 2020]
Soggetto non controllato Bootstrap methods
Change point analysis
Clustering
Dimensionality reduction
Machine learning
Multiple testing
Multivariate maps and recurrent neural networks
Multivariate statistics
Neural time series
Nonlinear dynamical systems
Nonlinear oscillations
Nonparametric time series modeling
Principal component analysis
Reconstructing state spaces from experimental data
Statistical methods in neuroscience
Statistical parameter estimation
Unsupervised clustering
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione eng
Titolo uniforme
Record Nr. UNICAMPANIA-VAN0123545
Durstewitz, Daniel  
Cham, : Springer, 2017
Materiale a stampa
Lo trovi qui: Univ. Vanvitelli
Opac: Controlla la disponibilità qui
Advanced Data Analysis in Neuroscience : Integrating Statistical and Computational Models / Daniel Durstewitz
Advanced Data Analysis in Neuroscience : Integrating Statistical and Computational Models / Daniel Durstewitz
Autore Durstewitz, Daniel
Pubbl/distr/stampa Cham, : Springer, 2017
Descrizione fisica xxv, 292 p. : ill. ; 24 cm
Soggetto topico 62R07 - Statistical aspects of big data and data science [MSC 2020]
68T09 - Computational aspects of data analysis and big data [MSC 2020]
92C20 - Neural biology [MSC 2020]
Soggetto non controllato Bootstrap methods
Change point analysis
Clustering
Dimensionality reduction
Machine learning
Multiple testing
Multivariate maps and recurrent neural networks
Multivariate statistics
Neural time series
Nonlinear dynamical systems
Nonlinear oscillations
Nonparametric time series modeling
Principal component analysis
Reconstructing state spaces from experimental data
Statistical methods in neuroscience
Statistical parameter estimation
Unsupervised clustering
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione eng
Titolo uniforme
Record Nr. UNICAMPANIA-VAN00123545
Durstewitz, Daniel  
Cham, : Springer, 2017
Materiale a stampa
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Maximum-Entropy Networks : Pattern Detection, Network Reconstruction and Graph Combinatorics / Tiziano Squartini, Diego Garlaschelli
Maximum-Entropy Networks : Pattern Detection, Network Reconstruction and Graph Combinatorics / Tiziano Squartini, Diego Garlaschelli
Autore Squartini, Tiziano
Pubbl/distr/stampa Cham, : Springer, 2017
Descrizione fisica xii, 116 p. : ill. ; 24 cm
Altri autori (Persone) Garlaschelli, Diego
Soggetto topico 82-XX - Statistical mechanics, structure of matter [MSC 2020]
05C80 - Random graphs (graph-theoretic aspects) [MSC 2020]
93E12 - Identification in stochastic control theory [MSC 2020]
Soggetto non controllato Binary networks
Bootstrap methods
Complex Networks
Degree-corrected gravity model
Directed networks
Dyadic motifs
Enhanced configuration model
Maximum likelihood estimation
Maximum-entropy Ensembles
Triadic motifs
Undirected networks
Weighted networks
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione eng
Titolo uniforme
Record Nr. UNICAMPANIA-VAN0189713
Squartini, Tiziano  
Cham, : Springer, 2017
Materiale a stampa
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Maximum-Entropy Networks : Pattern Detection, Network Reconstruction and Graph Combinatorics / Tiziano Squartini, Diego Garlaschelli
Maximum-Entropy Networks : Pattern Detection, Network Reconstruction and Graph Combinatorics / Tiziano Squartini, Diego Garlaschelli
Autore Squartini, Tiziano
Pubbl/distr/stampa Cham, : Springer, 2017
Descrizione fisica xii, 116 p. : ill. ; 24 cm
Altri autori (Persone) Garlaschelli, Diego
Soggetto topico 05C80 - Random graphs (graph-theoretic aspects) [MSC 2020]
82-XX - Statistical mechanics, structure of matter [MSC 2020]
93E12 - Identification in stochastic control theory [MSC 2020]
Soggetto non controllato Binary networks
Bootstrap methods
Complex Networks
Degree-corrected gravity model
Directed networks
Dyadic motifs
Enhanced configuration model
Maximum likelihood estimation
Maximum-entropy Ensembles
Triadic motifs
Undirected networks
Weighted networks
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione eng
Titolo uniforme
Record Nr. UNICAMPANIA-VAN00189713
Squartini, Tiziano  
Cham, : Springer, 2017
Materiale a stampa
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Pseudo-populations : a basic concept in statistical surveys / Andreas Quatember
Pseudo-populations : a basic concept in statistical surveys / Andreas Quatember
Autore Quatember, Andreas
Pubbl/distr/stampa [Cham], : Springer, 2015
Descrizione fisica X, 138 p. ; 24 cm
Soggetto topico 62-XX - Statistics [MSC 2020]
62Dxx - Statistical sampling theory and related topics [MSC 2020]
Soggetto non controllato Bootstrap methods
Nonresponse
Randomized Response Techniques
Sampling theory
Statistical Disclosure Control
Survey Methodology
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione eng
Titolo uniforme
Record Nr. UNICAMPANIA-VAN0113268
Quatember, Andreas  
[Cham], : Springer, 2015
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Pseudo-populations : a basic concept in statistical surveys / Andreas Quatember
Pseudo-populations : a basic concept in statistical surveys / Andreas Quatember
Autore Quatember, Andreas
Pubbl/distr/stampa [Cham], : Springer, 2015
Descrizione fisica X, 138 p. ; 24 cm
Soggetto topico 62-XX - Statistics [MSC 2020]
62Dxx - Statistical sampling theory and related topics [MSC 2020]
Soggetto non controllato Bootstrap methods
Nonresponse
Randomized Response Techniques
Sampling theory
Statistical Disclosure Control
Survey Methodology
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione eng
Titolo uniforme
Record Nr. UNICAMPANIA-VAN00113268
Quatember, Andreas  
[Cham], : Springer, 2015
Materiale a stampa
Lo trovi qui: Univ. Vanvitelli
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