Combinatorial Methods in Density Estimation - Couverture rigide
Livre 53 sur 160: Springer Series in Statistics
Synopsis
This book will be of interest to statistical researchers working in the area of nonparametric density estimation.
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Hardcover. Etat : new. Hardcover. Density estimation has evolved enormously since the days of bar plots and histograms, but researchers and users are still struggling with the problem of the selection of the bin widths. This text explores a new paradigm for the data-based or automatic selection of the free parameters of density estimates in general so that the expected error is within a given constant multiple of the best possible error. The paradigm can be used in nearly all density estimates and for most model selection problems, both parametric and nonparametric. It is the first book on this topic. The text is intended for first-year graduate students in statistics and learning theory, and offers a host of opportunities for further research and thesis topics. Each chapter corresponds roughly to one lecture, and is supplemented with many classroom exercises. A one year course in probability theory at the level of Feller's Volume 1 should be more than adequate preparation. Gabor Lugosi is Professor at Universitat Pompeu Fabra in Barcelona, and Luc Debroye is Professor at McGill University in Montreal. In 1996, the authors, together with Laszlo Gyoerfi, published the successful text, A Probabilistic Theory of Pattern Recognition with Springer-Verlag. Both authors have made many contributions in the area of nonparametric estimation. This book will be of interest to statistical researchers working in the area of nonparametric density estimation. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9780387951171
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Density estimation has evolved enormously since the days of bar plots and histograms, but researchers and users are still struggling with the problem of the selection of the bin widths. This text explores a new paradigm for the data-based or automatic selection of the free parameters of density estimates in general so that the expected error is within a given constant multiple of the best possible error. The paradigm can be used in nearly all density estimates and for most model selection problems, both parametric and nonparametric. It is the first book on this topic. The text is intended for first-year graduate students in statistics and learning theory, and offers a host of opportunities for further research and thesis topics. Each chapter corresponds roughly to one lecture, and is supplemented with many classroom exercises. A one year course in probability theory at the level of Feller's Volume 1 should be more than adequate preparation. 224 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9780387951171
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Density estimation has evolved enormously since the days of bar plots and histograms, but researchers and users are still struggling with the problem of the selection of the bin widths. This text explores a new paradigm for the data-based or automatic selec. N° de réf. du vendeur 5912343
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