Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Traditionally, classical multivariate statistical methods have been applied to relate cultural materials recovered at archaeological sites to their respective raw material sources. However, when reviewing published research, which usually claims to have reached a high degree of confidence in the assignment of materials, the authors have detected that those applying these methods can make serious errors that compromise the inferences made. This Element reconsiders the use of statistical methods to address the problem of provenance analysis of archaeological materials using a step-by-step procedure that allows the recognition of natural groups in the data, thus obtaining better quality classifications while avoiding the problems of total or partial overlaps in the chemical groups (common in biplots). To evaluate the methods proposed here, the challenge of group search in ceramic materials is addressed using algorithms derived from model-based clustering. For cases with partial data labeling, a semi-supervised algorithm is applied to obsidian samples.