Parameter Cascading Method for Functional Data Analysis
Langue : anglais
Edité par LAP LAMBERT Academic Publishing Apr 2017, 2017
- Livre broché
- Neuf
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Many statistical models involve three distinct groups of variables: local or nuisance parameters, global or structural parameters, and complexity parameters. In this book, we introduce the parameter cascading method to estimate these statistical models, which treats one group of parameters as an explicit or implicit function of other parameters. The dimensionality of the parameter space is reduced, and the optimization surface becomes smoother. The Newton-Raphson algorithm is applied to estimate these three distinct groups of parameters in three levels of optimization, with the gradients and Hessian matrices written out analytically by the Implicit Function Theorem if necessary and allowing for different criteria for each level of optimization. Moreover, variances of global parameters are estimated by the Delta method and include the variation coming from complexity parameters. We also propose three applications of the parameter cascading method in functional data analysis, include adaptive penalized smoothing, estimating the generalized semiparametric additive models and inferring parameters in differential equations. 240 pp. Englisch.…
N° de réf. du vendeur 9783330072381
- Titre
- Parameter Cascading Method for Functional Data Analysis
- Auteur
- Jiguo Cao
- Éditeur
- LAP LAMBERT Academic Publishing Apr 2017
- Année de publication
- 2017
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3330072385
- ISBN à 13 chiffres
- 9783330072381
- Poids de l'article
- 375 grammes
- Dimensions
- 220x150x15 mm
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