It is also suitable for researchers in these areas who need to update their knowledge of the latest advances. Book Description: Weak Convergence of Stochastic Processes with Applications to Statistical Limit Theorems (de Gruyter Studies in Mathematics) Author: Vidyadhar S Mandrekar September 26, 2016 Pages: Publisher: de Gruyter Summary: This book provides an in-depth exploration of weak convergence in function spaces, offering insights into invariance principles in statistical applications, including censored data analysis, central limit theorems for semimartingales, and empirical processes. The text presents various techniques that were previously scattered throughout the literature, now compiled in a self-contained manner. It caters to graduate students and researchers in statistics, probability theory, and related fields seeking to stay current with the latest advancements in stochastic processes and their applications. Long Description: Weak Convergence of Stochastic Processes with Applications to Statistical Limit Theorems delves into the subject of weak convergence in function spaces, focusing on the study of invariance principles in statistical applications.

Он также подходит для исследователей в этих областях, которым необходимо обновить свои знания о последних достижениях. Слабая сходимость стохастических процессов с приложениями к статистическим предельным теоремам (исследования де Грюйтера по математике) Автор: Видьядхар С. Мандрекар 26 сентября 2016 г. Страницы: Издатель: de Gruyter Резюме: Эта книга обеспечивает глубокое исследование слабой сходимости в функциональных пространствах, предлагая понимание принципов инвариантности в статистических приложениях, включая анализ цензурированных данных, центральные предельные теоремы для полуартингалов и эмпирические процессы. В тексте представлены различные приёмы, ранее разбросанные по литературе, ныне составленные самодостаточно. Он обслуживает аспирантов и исследователей в области статистики, теории вероятностей и смежных областях, стремящихся оставаться в курсе последних достижений в стохастических процессах и их приложениях. Long Description: Weak Convergence of Stochastic Processes with Applications to Statistical Limit Theorems углубляется в тему слабой сходимости в функциональных пространствах, фокусируясь на изучении принципов инвариантности в статистических приложениях.

También es adecuado para investigadores en estos campos que necesitan actualizar sus conocimientos sobre los últimos avances. La débil convergencia de los procesos estocásticos con los apéndices de los teoremas de límites estadísticos (estudios de De Gruyter sobre matemáticas) Autor: Vidyadhar S. Mandrecar 26 de septiembre de 2016 Páginas: Editor: de Gruyter Resumen: Este libro proporciona una profunda investigación sobre la débil convergencia en espacios funcionales, ofreciendo una comprensión de los principios de invariabilidad en aplicaciones estadísticas, incluyendo análisis de datos censurados, teoremas de límites centrales para semi-artingales y procesos empíricos. texto presenta diversas técnicas previamente dispersas por la literatura, ahora compiladas de manera autosuficiente. Atiende a estudiantes de posgrado e investigadores en estadística, teoría de probabilidades y campos relacionados que buscan mantenerse al tanto de los últimos avances en los procesos estocásticos y sus aplicaciones. Long Description: Weak Convergence of Stochastic Processes with Applications to Statistical Limit Theorems profundiza en el tema de la convergencia débil en los espacios funcionales, enfocándose en el estudio de los principios de invariancia en aplicaciones estadísticas.

''

最新の進歩の知識を更新する必要があるこれらの分野の研究者にも適しています。Vidyadhar S。 Mandrekarによる統計限界定理（de Gruyter's Research in Mathematics）への応用による確率過程の弱い収束9月26、 2016Pages： 出版社：de Gruyter要約：この本は、機能空間における弱い収束の詳細な研究を提供し、検閲されたデータの分析、半加工のための中央限界定理、経験的プロセスを含む統計アプリケーションにおける不変の原理に関する洞察を提供します。テキストは、以前は文献全体に散らばっていた様々な技術を提示し、現在は独立して編集されています。これは、統計、確率理論、および関連分野の大学院生や研究者が、確率的プロセスとその応用における最新の進歩を維持しようとするものです。Long Description：統計限界への応用と確率過程の弱い収束定理は、統計的応用における不変原理の研究に焦点を当てて、機能空間における弱い収束のトピックを掘り下げます。