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Synopsis
The concept of nonparametric smoothing is a central idea in statistics that aims to simultaneously estimate and modes the underlying structure.
The aim of this monograph is to present the statistical and mathematical principles of smoothing with a focus on applicable techniques. The necessary mathematical treatment is easily understandable and a wide variety of interactive smoothing examples are given.
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Nonparametric and Semiparametric Models (2004)
Edité par
Springer March 2004, 2004
ISBN 10 : 3540207228
ISBN 13 : 9783540207221
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Nonparametric and Semiparametric Models
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Nonparametric and Semiparametric Models
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Springer, 2004
ISBN 10 : 3540207228
ISBN 13 : 9783540207221
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Nonparametric and Semiparametric Models (Springer Series in Statistics)
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Springer, 2004
ISBN 10 : 3540207228
ISBN 13 : 9783540207221
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Nonparametric and semiparametric models
ISBN 10 : 3540207228
ISBN 13 : 9783540207221
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Nonparametric and Semiparametric Models
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Nonparametric and Semiparametric Models
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Nonparametric and Semiparametric Models
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Springer Berlin Heidelberg, 2004
ISBN 10 : 3540207228
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Gebunden. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. The statistical and mathematical principles of smoothing with a focus on applicable techniques are presented in this book. It naturally splits into two parts: The first part is intended for undergraduate students majoring in mathematics, statistics, econ. N° de réf. du vendeur 4884802
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Nonparametric and Semiparametric Models
Edité par
Springer Berlin Heidelberg Mrz 2004, 2004
ISBN 10 : 3540207228
ISBN 13 : 9783540207221
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The concept of nonparametric smoothing is a central idea in statistics that aims to simultaneously estimate and modes the underlying structure. The book considers high dimensional objects, as density functions and regression. The semiparametric modeling technique compromises the two aims, flexibility and simplicity of statistical procedures, by introducing partial parametric components. These components allow to match structural conditions like e.g. linearity in some variables and may be used to model the influence of discrete variables.The aim of this monograph is to present the statistical and mathematical principles of smoothing with a focus on applicable techniques. The necessary mathematical treatment is easily understandable and a wide variety of interactive smoothing examples are given.The book does naturally split into two parts: Nonparametric models (histogram, kernel density estimation, nonparametric regression) and semiparametric models (generalized regression, single index models, generalized partial linear models, additive and generalized additive models). The first part is intended for undergraduate students majoring in mathematics, statistics, econometrics or biometrics whereas the second part is intended to be used by master and PhD students or researchers.The material is easy to accomplish since the Elektronisches Buch character of the text gives a maximum of flexibility in learning (and teaching) intensity. 332 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783540207221
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Nonparametric and Semiparametric Models
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