Mathematical Foundations of Infinite-Dimensional Statistical Models
Idioma: inglés
Editorial: Cambridge University Press, 2015
Serie: Libro 44 de 64 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
- Tapa dura
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - In nonparametric and high-dimensional statistical models, the classical Gauss-Fisher-Le Cam theory of the optimality of maximum likelihood estimators and Bayesian posterior inference does not apply, and new foundations and ideas have been developed in the past several decades. This book gives a coherent account of the statistical theory in infinite-dimensional parameter spaces. The mathematical foundations include self-contained 'mini-courses' on the theory of Gaussian and empirical processes, on approximation and wavelet theory, and on the basic theory of function spaces. The theory of statistical inference in such models - hypothesis testing, estimation and confidence sets - is then presented within the minimax paradigm of decision theory. This includes the basic theory of convolution kernel and projection estimation, but also Bayesian nonparametrics and nonparametric maximum likelihood estimation. In the final chapter, the theory of adaptive inference in nonparametric models is developed, including Lepski's method, wavelet thresholding, and adaptive inference for self-similar functions.…
N° de ref. del artículo 9781107043169
- Título
- Mathematical Foundations of Infinite-Dimensional Statistical Models
- Autor
- Richard Nickl
- Editorial
- Cambridge University Press
- Año de publicación
- 2015
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1107043166
- ISBN 13
- 9781107043169
- Peso del artículo
- 1500 gramos
- Dimensiones
- 260x183x42 mm
- Serie
- Libro 44 de 64: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Richard Nickl is a Reader in Mathematical Statistics in the Statistical Laboratory within the Department of Pure Mathematics and Mathematical Statistics at the University of Cambridge.
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