Maximum penalized likelihood estimation : Volume II: regression

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 statistics, operations research and applied mathematics, as well as for researchers and practitioners in the field. The present volume deals with nonpara...

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux : LaRiccia V. N. (Auteur), Eggermont Paul P (Auteur)
Format : Livre
Langue : anglais
Titre complet : Maximum penalized likelihood estimation : Volume II: regression / by Vincent N. LaRiccia, Paul P. Eggermont
Publié : New York, NY : Springer New York , 2009
Springer e-books
Collection : Springer series in statistics
Mathematics and Statistics
Disponibilité : L'accès complet au document est réservé aux usagers des établissements qui en ont fait l'acquisition
Contenu : Nonparametric Regression. Smoothing Splines. Kernel Estimators. Sieves. Local Polynomial Estimators. Other Nonparametric Regression Problems. Smoothing Parameter Selection. Computing Nonparametric Estimators. Kalman Filtering for Spline Smoothing. Equivalent Kernels for Smoothing Splines. Strong Approximation and Confidence Bands. Nonparametric Regression in Action
Sujets :
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