Neuware -Separation of signal from noise is the most fundamental problem in data analysis, and arises in many fields, for example, signal processing, econometrics, acturial science, and geostatistics. This book introduces the local regression method in univariate and multivariate settings, and extensions to local likelihood and density estimation. Basic theoretical results and diagnostic tools such as cross validation are introduced along the way. Examples illustrate the implementation of the methods using the LOCFIT software.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 308 pp. Englisch.

N� de ref. del art�culo 9780387987750

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Local Regression and Likelihood
Editor: Springer New York, Springer US Jul 1999
Fecha de publicaci�n: 1999
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 0387987754
ISBN 13: 9780387987750
Encuadernaci�n: Buch
Estado: Neu
Dimensiones: 241�mil�metros de ancho por 160 de alto por 23 de largo
Peso: 629 gramos

Acerca de

Sinopsis

The Origins of Local Regression.- Local Regression Methods.- Fitting with LOCFIT.- Local Likelihood Estimation.- Density Estimation.- Flexible Local Regression.- Survival and Failure Time Analysis.- Discrimination and Classification.- Variance Estimation and Goodness of Fit.- Bandwidth Selection.- Adaptive Parameter Choice.- Computational Methods.- Optimizing Local Regression.

Rese�a del editor

Separation of signal from noise is the most fundamental problem in data analysis, arising in such fields as: signal processing, econometrics, actuarial science, and geostatistics. This book introduces the local regression method in univariate and multivariate settings, with extensions to local likelihood and density estimation. Practical information is also included on how to implement these methods in the programs S-PLUS and LOCFIT.

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