Methoden der statistischen Inferenz - 8 Angebote vergleichen
Preise | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2021 |
---|---|---|---|---|---|
Schnitt | Fr. 34.00 (€ 34.78)¹ | Fr. 27.74 (€ 28.38)¹ | Fr. 34.81 (€ 35.62)¹ | Fr. 35.96 (€ 36.79)¹ | Fr. 34.20 (€ 34.99)¹ |
Nachfrage |
1
Methoden der statistischen Inferenz (2008)
DE PB NW
ISBN: 9783827419392 bzw. 3827419395, in Deutsch, Spektrum der Wissenschaft, Taschenbuch, neu.
Lieferung aus: Deutschland, Sofort lieferbar.
Methoden der statistischen Inferenz werden in fast allen Bereichen der empirischen Wissenschaften eingesetzt, um aus Daten zu lernen. Dieses Buch gibt eine angewandte Einführung in Likelihood- und Bayes-Verfahren, die zwei wichtigsten Ansätze, um Parameter in stochastischen Modellen zu schätzen und die damit verbundene Unsicherheit zu quantifizieren. Eigene Kapitel widmen sich der Prognose zukünftiger Beobachtungen und der Modellwahl. Ohne Unterstützung durch Computer ist der Einsatz dieser Methoden heute undenkbar. Dieses Buch legt besonderes Gewicht auf die Beschreibung der nötigen algorithmischen Verfahren, von der numerischen Optimierung bis hin zur Monte-Carlo Integration. Alle Beispiele sind in der Open-Source Statistik-Software R gerechnet, wobei Teile des Programm-Codes explizit abgedruckt sind. An zahlreichen Beispielen aus Medizin, Epidemiologie und Genetik wird der Einsatz der Verfahren in der Praxis deutlich gemacht. Der Leser kann durch Bearbeitung von Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels (mit ausgewählten Lösungen auf der Website) den Stoff vertiefen. Dieses Buch richtet sich in erster Linie an Studierende der Statistik, Mathematik und Informatik. Aber auch Interessierten aus Bereichen der Lebenswissenschaften, wie etwa der Biologie oder den Umweltwissenschaften wird es eine adäquate Einführung in Methoden der statistischen Inferenz geben. Nötige Kenntnisse der Stochastik, Numerik und Analysis, die über ein elementares Niveau hinausgehen, sind in eigenen Anhängen beschrieben. Taschenbuch, 11.03.2008.
Methoden der statistischen Inferenz werden in fast allen Bereichen der empirischen Wissenschaften eingesetzt, um aus Daten zu lernen. Dieses Buch gibt eine angewandte Einführung in Likelihood- und Bayes-Verfahren, die zwei wichtigsten Ansätze, um Parameter in stochastischen Modellen zu schätzen und die damit verbundene Unsicherheit zu quantifizieren. Eigene Kapitel widmen sich der Prognose zukünftiger Beobachtungen und der Modellwahl. Ohne Unterstützung durch Computer ist der Einsatz dieser Methoden heute undenkbar. Dieses Buch legt besonderes Gewicht auf die Beschreibung der nötigen algorithmischen Verfahren, von der numerischen Optimierung bis hin zur Monte-Carlo Integration. Alle Beispiele sind in der Open-Source Statistik-Software R gerechnet, wobei Teile des Programm-Codes explizit abgedruckt sind. An zahlreichen Beispielen aus Medizin, Epidemiologie und Genetik wird der Einsatz der Verfahren in der Praxis deutlich gemacht. Der Leser kann durch Bearbeitung von Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels (mit ausgewählten Lösungen auf der Website) den Stoff vertiefen. Dieses Buch richtet sich in erster Linie an Studierende der Statistik, Mathematik und Informatik. Aber auch Interessierten aus Bereichen der Lebenswissenschaften, wie etwa der Biologie oder den Umweltwissenschaften wird es eine adäquate Einführung in Methoden der statistischen Inferenz geben. Nötige Kenntnisse der Stochastik, Numerik und Analysis, die über ein elementares Niveau hinausgehen, sind in eigenen Anhängen beschrieben. Taschenbuch, 11.03.2008.
2
Methoden der statistischen Inferenz (2008)
DE PB NW
ISBN: 9783827419392 bzw. 3827419395, in Deutsch, Spektrum der Wissenschaft, Taschenbuch, neu.
Lieferung aus: Schweiz, Versandfertig innert 1-2 Werktagen.
Likelihood und Bayes, Methoden der statistischen Inferenz werden in fast allen Bereichen der empirischen Wissenschaften eingesetzt, um aus Daten zu lernen. Dieses Buch gibt eine angewandte Einführung in Likelihood- und Bayes-Verfahren, die zwei wichtigsten Ansätze, um Parameter in stochastischen Modellen zu schätzen und die damit verbundene Unsicherheit zu quantifizieren. Eigene Kapitel widmen sich der Prognose zukünftiger Beobachtungen und der Modellwahl. Ohne Unterstützung durch Computer ist der Einsatz dieser Methoden heute undenkbar. Dieses Buch legt besonderes Gewicht auf die Beschreibung der nötigen algorithmischen Verfahren, von der numerischen Optimierung bis hin zur Monte-Carlo Integration. Alle Beispiele sind in der Open-Source Statistik-Software R gerechnet, wobei Teile des Programm-Codes explizit abgedruckt sind. An zahlreichen Beispielen aus Medizin, Epidemiologie und Genetik wird der Einsatz der Verfahren in der Praxis deutlich gemacht. Der Leser kann durch Bearbeitung von Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels (mit ausgewählten Lösungen auf der Website) den Stoff vertiefen. Dieses Buch richtet sich in erster Linie an Studierende der Statistik, Mathematik und Informatik. Aber auch Interessierten aus Bereichen der Lebenswissenschaften, wie etwa der Biologie oder den Umweltwissenschaften wird es eine adäquate Einführung in Methoden der statistischen Inferenz geben. Nötige Kenntnisse der Stochastik, Numerik und Analysis, die über ein elementares Niveau hinausgehen, sind in eigenen Anhängen beschrieben. Taschenbuch, 11.03.2008.
Likelihood und Bayes, Methoden der statistischen Inferenz werden in fast allen Bereichen der empirischen Wissenschaften eingesetzt, um aus Daten zu lernen. Dieses Buch gibt eine angewandte Einführung in Likelihood- und Bayes-Verfahren, die zwei wichtigsten Ansätze, um Parameter in stochastischen Modellen zu schätzen und die damit verbundene Unsicherheit zu quantifizieren. Eigene Kapitel widmen sich der Prognose zukünftiger Beobachtungen und der Modellwahl. Ohne Unterstützung durch Computer ist der Einsatz dieser Methoden heute undenkbar. Dieses Buch legt besonderes Gewicht auf die Beschreibung der nötigen algorithmischen Verfahren, von der numerischen Optimierung bis hin zur Monte-Carlo Integration. Alle Beispiele sind in der Open-Source Statistik-Software R gerechnet, wobei Teile des Programm-Codes explizit abgedruckt sind. An zahlreichen Beispielen aus Medizin, Epidemiologie und Genetik wird der Einsatz der Verfahren in der Praxis deutlich gemacht. Der Leser kann durch Bearbeitung von Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels (mit ausgewählten Lösungen auf der Website) den Stoff vertiefen. Dieses Buch richtet sich in erster Linie an Studierende der Statistik, Mathematik und Informatik. Aber auch Interessierten aus Bereichen der Lebenswissenschaften, wie etwa der Biologie oder den Umweltwissenschaften wird es eine adäquate Einführung in Methoden der statistischen Inferenz geben. Nötige Kenntnisse der Stochastik, Numerik und Analysis, die über ein elementares Niveau hinausgehen, sind in eigenen Anhängen beschrieben. Taschenbuch, 11.03.2008.
3
Methoden der statistischen Inferenz (2008)
DE PB NW
ISBN: 9783827419392 bzw. 3827419395, in Deutsch, Spektrum der Wissenschaft, Taschenbuch, neu.
Lieferung aus: Deutschland, Sofort lieferbar.
Likelihood und Bayes Methoden der statistischen Inferenz werden in fast allen Bereichen der empirischen Wissenschaften eingesetzt, um aus Daten zu lernen. Dieses Buch gibt eine angewandte Einführung in Likelihood- und Bayes-Verfahren, die zwei wichtigsten Ansätze, um Parameter in stochastischen Modellen zu schätzen und die damit verbundene Unsicherheit zu quantifizieren. Eigene Kapitel widmen sich der Prognose zukünftiger Beobachtungen und der Modellwahl. Ohne Unterstützung durch Computer ist der Einsatz dieser Methoden heute undenkbar. Dieses Buch legt besonderes Gewicht auf die Beschreibung der nötigen algorithmischen Verfahren, von der numerischen Optimierung bis hin zur Monte-Carlo Integration. Alle Beispiele sind in der Open-Source Statistik-Software R gerechnet, wobei Teile des Programm-Codes explizit abgedruckt sind. An zahlreichen Beispielen aus Medizin, Epidemiologie und Genetik wird der Einsatz der Verfahren in der Praxis deutlich gemacht. Der Leser kann durch Bearbeitung von Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels (mit ausgewählten Lösungen auf der Website) den Stoff vertiefen. Dieses Buch richtet sich in erster Linie an Studierende der Statistik, Mathematik und Informatik. Aber auch Interessierten aus Bereichen der Lebenswissenschaften, wie etwa der Biologie oder den Umweltwissenschaften wird es eine adäquate Einführung in Methoden der statistischen Inferenz geben. Nötige Kenntnisse der Stochastik, Numerik und Analysis, die über ein elementares Niveau hinausgehen, sind in eigenen Anhängen beschrieben. 11.03.2008, Taschenbuch.
Likelihood und Bayes Methoden der statistischen Inferenz werden in fast allen Bereichen der empirischen Wissenschaften eingesetzt, um aus Daten zu lernen. Dieses Buch gibt eine angewandte Einführung in Likelihood- und Bayes-Verfahren, die zwei wichtigsten Ansätze, um Parameter in stochastischen Modellen zu schätzen und die damit verbundene Unsicherheit zu quantifizieren. Eigene Kapitel widmen sich der Prognose zukünftiger Beobachtungen und der Modellwahl. Ohne Unterstützung durch Computer ist der Einsatz dieser Methoden heute undenkbar. Dieses Buch legt besonderes Gewicht auf die Beschreibung der nötigen algorithmischen Verfahren, von der numerischen Optimierung bis hin zur Monte-Carlo Integration. Alle Beispiele sind in der Open-Source Statistik-Software R gerechnet, wobei Teile des Programm-Codes explizit abgedruckt sind. An zahlreichen Beispielen aus Medizin, Epidemiologie und Genetik wird der Einsatz der Verfahren in der Praxis deutlich gemacht. Der Leser kann durch Bearbeitung von Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels (mit ausgewählten Lösungen auf der Website) den Stoff vertiefen. Dieses Buch richtet sich in erster Linie an Studierende der Statistik, Mathematik und Informatik. Aber auch Interessierten aus Bereichen der Lebenswissenschaften, wie etwa der Biologie oder den Umweltwissenschaften wird es eine adäquate Einführung in Methoden der statistischen Inferenz geben. Nötige Kenntnisse der Stochastik, Numerik und Analysis, die über ein elementares Niveau hinausgehen, sind in eigenen Anhängen beschrieben. 11.03.2008, Taschenbuch.
4
Methoden der statistischen Inferenz - Likelihood und Bayes
DE PB NW
ISBN: 9783827419392 bzw. 3827419395, in Deutsch, Spektrum-Akademischer Vlg, Taschenbuch, neu.
Lieferung aus: Deutschland, Versandkostenfrei.
Methoden der statistischen Inferenz: Methoden der statistischen Inferenz werden in fast allen Bereichen der empirischen Wissenschaften eingesetzt, um aus Daten zu lernen. Dieses Buch gibt eine angewandte Einführung in Likelihood- und Bayes-Verfahren, die zwei wichtigsten Ansätze, um Parameter in stochastischen Modellen zu schätzen und die damit verbundene Unsicherheit zu quantifizieren. Eigene Kapitel widmen sich der Prognose zukünftiger Beobachtungen und der Modellwahl. Ohne Unterstützung durch Computer ist der Einsatz dieser Methoden heute undenkbar. Dieses Buch legt besonderes Gewicht auf die Beschreibung der nötigen algorithmischen Verfahren, von der numerischen Optimierung bis hin zur Monte-Carlo Integration. Alle Beispiele sind in der Open-Source Statistik-Software R gerechnet, wobei Teile des Programm-Codes explizit abgedruckt sind. An zahlreichen Beispielen aus Medizin, Epidemiologie und Genetik wird der Einsatz der Verfahren in der Praxis deutlich gemacht. Der Leser kann durch Bearbeitung von Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels (mit ausgewählten Lösungen auf der Website) den Stoff vertiefen. Taschenbuch.
Methoden der statistischen Inferenz: Methoden der statistischen Inferenz werden in fast allen Bereichen der empirischen Wissenschaften eingesetzt, um aus Daten zu lernen. Dieses Buch gibt eine angewandte Einführung in Likelihood- und Bayes-Verfahren, die zwei wichtigsten Ansätze, um Parameter in stochastischen Modellen zu schätzen und die damit verbundene Unsicherheit zu quantifizieren. Eigene Kapitel widmen sich der Prognose zukünftiger Beobachtungen und der Modellwahl. Ohne Unterstützung durch Computer ist der Einsatz dieser Methoden heute undenkbar. Dieses Buch legt besonderes Gewicht auf die Beschreibung der nötigen algorithmischen Verfahren, von der numerischen Optimierung bis hin zur Monte-Carlo Integration. Alle Beispiele sind in der Open-Source Statistik-Software R gerechnet, wobei Teile des Programm-Codes explizit abgedruckt sind. An zahlreichen Beispielen aus Medizin, Epidemiologie und Genetik wird der Einsatz der Verfahren in der Praxis deutlich gemacht. Der Leser kann durch Bearbeitung von Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels (mit ausgewählten Lösungen auf der Website) den Stoff vertiefen. Taschenbuch.
5
Methoden der statistischen Inferenz
~DE NW
ISBN: 9783827419392 bzw. 3827419395, vermutlich in Deutsch, Springer Spektrum, neu.
Lieferung aus: Deutschland, Lieferzeit 1-3 Werktage, Versandkostenfrei innerhalb von Deutschland.
Methoden der statistischen Inferenz werden in fast allen Bereichen der empirischen Wissenschaften eingesetzt, um aus Daten zu lernen. Dieses Buch gibt eine angewandte Einführung in Likelihood- und Bayes-Verfahren, die zwei wichtigsten Ansätze, um Parameter in stochastischen Modellen zu schätzen und die damit verbundene Unsicherheit zu quantifizieren. Eigene Kapitel widmen sich der Prognose zukünftiger Beobachtungen und der Modellwahl. Ohne Unterstützung durch Computer ist der Einsatz dieser Methoden heute undenkbar. Dieses Buch legt besonderes Gewicht auf die Beschreibung der nötigen algorithmischen Verfahren, von der numerischen Optimierung bis hin zur Monte-Carlo Integration. Alle Beispiele sind in der Open-Source Statistik-Software R gerechnet, wobei Teile des Programm-Codes explizit abgedruckt sind. An zahlreichen Beispielen aus Medizin, Epidemiologie und Genetik wird der Einsatz der Verfahren in der Praxis deutlich gemacht. Der Leser kann durch Bearbeitung von Übungsaufgabenam Ende jedes Kapitels (mit ausgewählten Lösungen auf der Website) den Stoff vertiefen.
Methoden der statistischen Inferenz werden in fast allen Bereichen der empirischen Wissenschaften eingesetzt, um aus Daten zu lernen. Dieses Buch gibt eine angewandte Einführung in Likelihood- und Bayes-Verfahren, die zwei wichtigsten Ansätze, um Parameter in stochastischen Modellen zu schätzen und die damit verbundene Unsicherheit zu quantifizieren. Eigene Kapitel widmen sich der Prognose zukünftiger Beobachtungen und der Modellwahl. Ohne Unterstützung durch Computer ist der Einsatz dieser Methoden heute undenkbar. Dieses Buch legt besonderes Gewicht auf die Beschreibung der nötigen algorithmischen Verfahren, von der numerischen Optimierung bis hin zur Monte-Carlo Integration. Alle Beispiele sind in der Open-Source Statistik-Software R gerechnet, wobei Teile des Programm-Codes explizit abgedruckt sind. An zahlreichen Beispielen aus Medizin, Epidemiologie und Genetik wird der Einsatz der Verfahren in der Praxis deutlich gemacht. Der Leser kann durch Bearbeitung von Übungsaufgabenam Ende jedes Kapitels (mit ausgewählten Lösungen auf der Website) den Stoff vertiefen.
6
Methoden der statistischen Inferenz (2008)
DE NW
ISBN: 9783827419392 bzw. 3827419395, in Deutsch, Spektrum der Wissenschaft, neu.
Lieferung aus: Schweiz, Vorrätig beim Lieferanten.
Likelihood und Bayes, Methoden der statistischen Inferenz werden in fast allen Bereichen der empirischen Wissenschaften eingesetzt, um aus Daten zu lernen. Dieses Buch gibt eine angewandte Einführung in Likelihood- und Bayes-Verfahren, die zwei wichtigsten Ansätze, um Parameter in stochastischen Modellen zu schätzen und die damit verbundene Unsicherheit zu quantifizieren. Eigene Kapitel widmen sich der Prognose zukünftiger Beobachtungen und der Modellwahl. Ohne Unterstützung durch Computer ist der Einsatz dieser Methoden heute undenkbar. Dieses Buch legt besonderes Gewicht auf die Beschreibung der nötigen algorithmischen Verfahren, von der numerischen Optimierung bis hin zur Monte-Carlo Integration. Alle Beispiele sind in der Open-Source Statistik-Software R gerechnet, wobei Teile des Programm-Codes explizit abgedruckt sind. An zahlreichen Beispielen aus Medizin, Epidemiologie und Genetik wird der Einsatz der Verfahren in der Praxis deutlich gemacht. Der Leser kann durch Bearbeitung von Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels (mit ausgewählten Lösungen auf der Website) den Stoff vertiefen. Dieses Buch richtet sich in erster Linie an Studierende der Statistik, Mathematik und Informatik. Aber auch Interessierten aus Bereichen der Lebenswissenschaften, wie etwa der Biologie oder den Umweltwissenschaften wird es eine adäquate Einführung in Methoden der statistischen Inferenz geben. Nötige Kenntnisse der Stochastik, Numerik und Analysis, die über ein elementares Niveau hinausgehen, sind in eigenen Anhängen beschrieben.
Likelihood und Bayes, Methoden der statistischen Inferenz werden in fast allen Bereichen der empirischen Wissenschaften eingesetzt, um aus Daten zu lernen. Dieses Buch gibt eine angewandte Einführung in Likelihood- und Bayes-Verfahren, die zwei wichtigsten Ansätze, um Parameter in stochastischen Modellen zu schätzen und die damit verbundene Unsicherheit zu quantifizieren. Eigene Kapitel widmen sich der Prognose zukünftiger Beobachtungen und der Modellwahl. Ohne Unterstützung durch Computer ist der Einsatz dieser Methoden heute undenkbar. Dieses Buch legt besonderes Gewicht auf die Beschreibung der nötigen algorithmischen Verfahren, von der numerischen Optimierung bis hin zur Monte-Carlo Integration. Alle Beispiele sind in der Open-Source Statistik-Software R gerechnet, wobei Teile des Programm-Codes explizit abgedruckt sind. An zahlreichen Beispielen aus Medizin, Epidemiologie und Genetik wird der Einsatz der Verfahren in der Praxis deutlich gemacht. Der Leser kann durch Bearbeitung von Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels (mit ausgewählten Lösungen auf der Website) den Stoff vertiefen. Dieses Buch richtet sich in erster Linie an Studierende der Statistik, Mathematik und Informatik. Aber auch Interessierten aus Bereichen der Lebenswissenschaften, wie etwa der Biologie oder den Umweltwissenschaften wird es eine adäquate Einführung in Methoden der statistischen Inferenz geben. Nötige Kenntnisse der Stochastik, Numerik und Analysis, die über ein elementares Niveau hinausgehen, sind in eigenen Anhängen beschrieben.
7
Methoden Der Statistischen Inferenz: Likelihood Und Bayes
DE
ISBN: 9783827419392 bzw. 3827419395, in Deutsch, Spektrum Akademischer Verlag.
Lieferung aus: Vereinigte Staaten von Amerika, Lagernd.
Methoden Der Statistischen Inferenz: Likelihood Und Bayes Held, Leonhard, Methoden der statistischen Inferenz werden in fast allen Bereichen der empirischen Wissenschaften eingesetzt, um aus Daten zu lernen. Dieses Buch gibt eine angewandte EinfA1/4hrung in Likelihood- und Bayes-Verfahren, die zwei wichtigsten AnsAtze, um Parameter in stochastischen Modellen zu schAtzen und die damit verbundene Unsicherheit zu quantifizieren. Eigene Kapitel widmen sich der Prognose zukA1/4nftiger Beobachtungen und der Modellwahl. Ohne UnterstA1/4tzung durch Computer ist der Einsatz dieser Methoden heute undenkbar. Dieses Buch legt besonderes Gewicht auf die Beschreibung der nAtigen algorithmischen Verfahren, von der numerischen Optimierung bis hin zur Monte-Carlo Integration. Alle Beispiele sind in der Open-Source Statistik-Software R gerechnet, wobei Teile des Programm-Codes explizit abgedruckt sind. An zahlreichen Beispielen aus Medizin, Epidemiologie und Genetik wird der Einsatz der Verfahren in der Praxis deutlich gemacht. Der Leser kann durch Bearbeitung von Aoebungsaufgaben am Ende jedes Kapitels (mit ausgewAhlten LAsungen auf der Website) den Stoff vertiefen. Dieses Buch richtet sich in erster Linie an Studierende der Statistik, Mathematik und Informatik. Aber auch Interessierten aus Bereichen der Lebenswissenschaften, wie etwa der Biologie oder den Umweltwissenschaften wird es eine adAquate EinfA1/4hrung in Methoden der statistischen Inferenz geben. NAtige Kenntnisse der Stochastik, Numerik und Analysis, die A1/4ber ein elementares Niveau hinausgehen, sind in eigenen AnhAngen beschrieben.
Methoden Der Statistischen Inferenz: Likelihood Und Bayes Held, Leonhard, Methoden der statistischen Inferenz werden in fast allen Bereichen der empirischen Wissenschaften eingesetzt, um aus Daten zu lernen. Dieses Buch gibt eine angewandte EinfA1/4hrung in Likelihood- und Bayes-Verfahren, die zwei wichtigsten AnsAtze, um Parameter in stochastischen Modellen zu schAtzen und die damit verbundene Unsicherheit zu quantifizieren. Eigene Kapitel widmen sich der Prognose zukA1/4nftiger Beobachtungen und der Modellwahl. Ohne UnterstA1/4tzung durch Computer ist der Einsatz dieser Methoden heute undenkbar. Dieses Buch legt besonderes Gewicht auf die Beschreibung der nAtigen algorithmischen Verfahren, von der numerischen Optimierung bis hin zur Monte-Carlo Integration. Alle Beispiele sind in der Open-Source Statistik-Software R gerechnet, wobei Teile des Programm-Codes explizit abgedruckt sind. An zahlreichen Beispielen aus Medizin, Epidemiologie und Genetik wird der Einsatz der Verfahren in der Praxis deutlich gemacht. Der Leser kann durch Bearbeitung von Aoebungsaufgaben am Ende jedes Kapitels (mit ausgewAhlten LAsungen auf der Website) den Stoff vertiefen. Dieses Buch richtet sich in erster Linie an Studierende der Statistik, Mathematik und Informatik. Aber auch Interessierten aus Bereichen der Lebenswissenschaften, wie etwa der Biologie oder den Umweltwissenschaften wird es eine adAquate EinfA1/4hrung in Methoden der statistischen Inferenz geben. NAtige Kenntnisse der Stochastik, Numerik und Analysis, die A1/4ber ein elementares Niveau hinausgehen, sind in eigenen AnhAngen beschrieben.
8
Methoden der statistischen Inferenz: Likelihood und Bayes (2008)
DE PB NW
ISBN: 9783827419392 bzw. 3827419395, in Deutsch, 304 Seiten, 2008. Ausgabe, Spektrum Akademischer Verlag, Taschenbuch, neu.
Lieferung aus: Deutschland, Gewöhnlich versandfertig in 24 Stunden.
Von Händler/Antiquariat, Amazon.de.
Die Beschreibung dieses Angebotes ist von geringer Qualität oder in einer Fremdsprache. Trotzdem anzeigen
Von Händler/Antiquariat, Amazon.de.
Die Beschreibung dieses Angebotes ist von geringer Qualität oder in einer Fremdsprache. Trotzdem anzeigen
Lade…