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Maximum Penalized Likelihood Estimation: Volume II: Regression - Couverture souple
Livre 109 sur 160: Springer Series in Statistics
Synopsis
This book is intended for graduate students in statistics and industrial mathematics, as well as researchers and practitioners in the field. It covers 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. 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.
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Présentation de l'éditeur
Ideal for researchers and practitioners in statistics and industrial mathematics, this book covers the theory and practice of nonparametric estimation. It is novel in its use of maximum penalized likelihood estimation and convex minimization problem theory.
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Maximum Penalized Likelihood Estimation (eng)
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Maximum Penalized Likelihood Estimation
Edité par
Springer New York Dez 2011, 2011
ISBN 10 : 1461417120
ISBN 13 : 9781461417125
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Unique blend of asymptotic theory and small sample practice through simulation experiments and data analysis.Novel reproducing kernel Hilbert space methods for the analysis of smoothing splines and local polynomials. Leading to uniform error bounds and honest confidence bands for the mean function using smoothing splinesExhaustive exposition of algorithms, including the Kalman filter, for the computation of smoothing splines of arbitrary order. 592 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781461417125
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Maximum Penalized Likelihood Estimation
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Springer New York, 2011
ISBN 10 : 1461417120
ISBN 13 : 9781461417125
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Fully develops the theory of convex minimization problems to obtain convergence ratesIncludes simulation studies and analyses of classical data sets using fully automatic (data driven) proceduresMany topics appear for the first time in text. N° de réf. du vendeur 4197209
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Maximum Penalized Likelihood Estimation : Regression
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Maximum Penalized Likelihood Estimation: Volume II: Regression (Springer Series in Statistics)
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Maximum Penalized Likelihood Estimation : Volume II: Regression
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This is the second volume of a text on the theory and practice of maximum penalized likelihood estimation. It is intended for graduate students in s- tistics, operationsresearch, andappliedmathematics, aswellasresearchers and practitioners in the eld. The present volume was supposed to have a short chapter on nonparametric regression but was intended to deal mainly with inverse problems. However, the chapter on nonparametric regression kept growing to the point where it is now the only topic covered. Perhaps there will be a Volume III. It might even deal with inverse problems. But for now we are happy to have nished Volume II. The emphasis in this volume is on smoothing splines of arbitrary order, but other estimators (kernels, local and global polynomials) pass review as well. We study smoothing splines and local polynomials in the context of reproducing kernel Hilbert spaces. The connection between smoothing splines and reproducing kernels is of course well-known. The new twist is thatlettingtheinnerproductdependonthesmoothingparameteropensup new possibilities: It leads to asymptotically equivalent reproducing kernel estimators (without quali cations) and thence, via uniform error bounds for kernel estimators, to uniform error bounds for smoothing splines and, via strong approximations, to con dence bands for the unknown regression function. ItcameassomewhatofasurprisethatreproducingkernelHilbert space ideas also proved useful in the study of local polynomial estimators. N° de réf. du vendeur 9781461417125
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Maximum Penalized Likelihood Estimation | Volume II: Regression
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Taschenbuch. Etat : Neu. Maximum Penalized Likelihood Estimation | Volume II: Regression | Paul P. Eggermont (u. a.) | Taschenbuch | xx | Englisch | 2011 | Springer | EAN 9781461417125 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 106695738
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Maximum Penalized Likelihood Estimation: Volume II: Regression
Edité par
Springer-Verlag New York Inc., 2011
ISBN 10 : 1461417120
ISBN 13 : 9781461417125
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Maximum Penalized Likelihood Estimation
Edité par
Springer, Springer Dez 2011, 2011
ISBN 10 : 1461417120
ISBN 13 : 9781461417125
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This is the second volume of a text on the theory and practice of maximum penalized likelihood estimation. It is intended for graduate students in s- tistics, operationsresearch, andappliedmathematics, aswellasresearchers and practitioners in the eld. The present volume was supposed to have a short chapter on nonparametric regression but was intended to deal mainly with inverse problems. However, the chapter on nonparametric regression kept growing to the point where it is now the only topic covered. Perhaps there will be a Volume III. It might even deal with inverse problems. But for now we are happy to have nished Volume II. The emphasis in this volume is on smoothing splines of arbitrary order, but other estimators (kernels, local and global polynomials) pass review as well. We study smoothing splines and local polynomials in the context of reproducing kernel Hilbert spaces. The connection between smoothing splines and reproducing kernels is of course well-known. The new twist is thatlettingtheinnerproductdependonthesmoothingparameteropensup new possibilities: It leads to asymptotically equivalent reproducing kernel estimators (without quali cations) and thence, via uniform error bounds for kernel estimators, to uniform error bounds for smoothing splines and, via strong approximations, to con dence bands for the unknown regression function. ItcameassomewhatofasurprisethatreproducingkernelHilbert space ideas also proved useful in the study of local polynomial estimators.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 592 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781461417125
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Maximum Penalized Likelihood Estimation: Volume II: Regression (Springer Series in Statistics)
Edité par
Springer, 2011
ISBN 10 : 1461417120
ISBN 13 : 9781461417125
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