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Maximum Penalized Likelihood Estimation: Volume I: Density Estimation - Couverture souple

Eggermont, P.P.B. B.; LaRiccia, Vincent N.

 
9781441929280: Maximum Penalized Likelihood Estimation: Volume I: Density Estimation
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ISBN 10 : 1441929282 ISBN 13 : 9781441929280
Editeur : Springer, 2010

Synopsis

This reference book is intended for graduate students and researchers in statistics, industrial and engineering mathematics, and operations research.

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Éditeur
Springer
Date d'édition
2010
Langue
anglais
ISBN 10 
1441929282
ISBN 13 
9781441929280
Reliure
Broché
Nombre de pages
532
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Edition présentée

ISBN 10 :  0387952683 ISBN 13 :  9780387952680
Editeur : Springer-Verlag New York Inc., 2001
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Vincent N. Lariccia
Edité par Springer New York Dez 2010, 2010
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book deals with parametric and nonparametric density estimation from the maximum (penalized) likelihood point of view, including estimation under constraints. The focal points are existence and uniqueness of the estimators, almost sure convergence rates for the L1 error, and data-driven smoothing parameter selection methods, including their practical performance. The reader will gain insight into technical tools from probability theory and applied mathematics. 532 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781441929280

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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Reference Book intended for grad students and researchers in statistics, industrial and Engineering mathematics, and operations researchConvexity and convex optimization receive special attentionThis book deals with parametric and nonparametric dens. N° de réf. du vendeur 4173397

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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book is intended for graduate students in statistics and industrial mathematics, as well as researchers and practitioners in the field. We cover both theory and practice of nonparametric estimation. The text is novel in its use of maximum penalized likelihood estimation, and the theory of convex minimization problems (fully developed in the text) to obtain convergence rates. We also use (and develop from an elementary view point) discrete parameter submartingales and exponential inequalities. A substantial effort has been made to discuss computational details, and to include simulation studies and analyses of some classical data sets using fully automatic (data driven) procedures. Some theoretical topics that appear in textbook form for the first time are definitive treatments of I.J. Good's roughness penalization, monotone and unimodal density estimation, asymptotic optimality of generalized cross validation for spline smoothing and analogous methods for ill-posed least squares problems, and convergence proofs of EM algorithms for random sampling problems.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 532 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781441929280

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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is intended for graduate students in statistics and industrial mathematics, as well as researchers and practitioners in the field. We cover both theory and practice of nonparametric estimation. The text is novel in its use of maximum penalized likelihood estimation, and the theory of convex minimization problems (fully developed in the text) to obtain convergence rates. We also use (and develop from an elementary view point) discrete parameter submartingales and exponential inequalities. A substantial effort has been made to discuss computational details, and to include simulation studies and analyses of some classical data sets using fully automatic (data driven) procedures. Some theoretical topics that appear in textbook form for the first time are definitive treatments of I.J. Good's roughness penalization, monotone and unimodal density estimation, asymptotic optimality of generalized cross validation for spline smoothing and analogous methods for ill-posed least squares problems, and convergence proofs of EM algorithms for random sampling problems. N° de réf. du vendeur 9781441929280

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