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Maximum Penalized Likelihood Estimation Volume II: Regression

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

02.12.2011

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

572

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/3,2 cm

Gewicht

883 g

Auflage

2009

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4614-1712-5

Beschreibung

Rezension

From the reviews:

“This book is meant for specialized readers or graduate students interested in the theory, computation and application of Nonparametric Regression to real data, and the new contributions of the authors. … For mathematically mature readers, the book would be a delight to read. … The authors have not only written a scholarly and very readable book but provide major new methods and insights. … it would help evaluate the methods as well as lead to teachable notes for a graduate course.” (Jayanta K. Ghosh, International Statistical Review, Vol. 79 (1), 2011)

“This book is the second volume of a three-volume textbook in the Springer Series in Statistics. … The second volume also belongs to the literature on nonparametric statistical inference and concentrates mainly on nonparametric regression. … The book can be used for two main purposes: as a textbook for M.S./Ph.D. students in statistics, operations research, and applied mathematics, and as a tool for researchers and  practitioners in these fields who want to develop and to apply nonparametric regression methods.” (Yurij S. Kharin, Mathematical Reviews, Issue 2012 g)

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Taschenbuch

Erscheinungsdatum

02.12.2011

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

572

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/3,2 cm

Gewicht

883 g

Auflage

2009

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4614-1712-5

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Smoothing splines of arbitrary order.- Deterministic and random designs.- Reproducing kernel Hilbert spaces, equivalent reproducing kernel estimators.- Strong approximation and confidence bands.- Computing: the Bayesian model and the Kalman filter.- Other estimators: kernels, sieves, local polynomials, least-absolute deviations, total-variation penalized least squares.- Simulations and examples.