CINECA IRIS Institutional Research Information System
IRIS è la soluzione IT che facilita la raccolta e la gestione dei dati relativi alle attività e ai prodotti della ricerca. Fornisce a ricercatori, amministratori e valutatori gli strumenti per monitorare i risultati della ricerca, aumentarne la visibilità e allocare in modo efficace le risorse disponibili.
EnglishA Guide to Bayesian Inference for Regression Problems, Deliverable of EMRP project NEW04 “Novel mathematical and statistical approaches to uncertainty evaluation” / Elster, C.; Klauenberg, K.; Walzel, M.; Wubbeler, G.; Harris, P.; Cox, M.; Matthews, C.; Smith, I.; Wright, L.; Allard, A.; Fischer, N.; Cowen, S.; Ellison, S.; Wilson, P.; Pennecchi, F.; Kok, G.; van der Veen, A.; Pendrill, L.. - (2015).
| Titolo: | A Guide to Bayesian Inference for Regression Problems, Deliverable of EMRP project NEW04 “Novel mathematical and statistical approaches to uncertainty evaluation” |
| Autori: | |
| Data di pubblicazione: | 2015 |
| Citazione: | A Guide to Bayesian Inference for Regression Problems, Deliverable of EMRP project NEW04 “Novel mathematical and statistical approaches to uncertainty evaluation” / Elster, C.; Klauenberg, K.; Walzel, M.; Wubbeler, G.; Harris, P.; Cox, M.; Matthews, C.; Smith, I.; Wright, L.; Allard, A.; Fischer, N.; Cowen, S.; Ellison, S.; Wilson, P.; Pennecchi, F.; Kok, G.; van der Veen, A.; Pendrill, L.. - (2015). |
| Handle: | http://hdl.handle.net/11696/51311 |
| Appare nelle tipologie: | 5.12 Altro |
File in questo prodotto:
Non ci sono file associati a questo prodotto.
I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
Copyright © 2020