Parametric and Nonparametric Inference from Record-Breaking Data
Idioma: inglés
Editorial: Springer New York Jan 2003, 2003
- Tapa blanda
- Nuevo

Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -By providing a comprehensive look at statistical inference from record-breaking data in both parametric and nonparametric settings, this book treats the area of nonparametric function estimation from such data in detail. Its main purpose is to fill this void on general inference from record values. Statisticians, mathematicians, and engineers will find the book useful as a research reference. It can also serve as part of a graduate-level statistics or mathematics course. 128 pp. Englisch.
N° de ref. del artículo 9780387001388
- Título
- Parametric and Nonparametric Inference from Record-Breaking Data
- Autor
- William J. Padgett
- Editorial
- Springer New York Jan 2003
- Año de publicación
- 2003
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0387001387
- ISBN 13
- 9780387001388
- Peso del artículo
- 207 gramos
- Dimensiones
- 235x155x8 mm
By providing a comprehensive look at statistical inference from record-breaking data in both parametric and nonparametric settings, this book treats the area of nonparametric function estimation from such data in detail.
Its main purpose is to fill this void on general inference from record values.
Statisticians, mathematicians, and engineers will find the book useful as a research reference. It can also serve as part of a graduate-level statistics or mathematics course.
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Críticas
New record values in sports, finances, climate, ... are of interest to most people, and for about half a century, probabilists and statisticians have taken up the challenge of modelling their behaviour. The present monograph provides results on statistical inference problems for record-breaking data. For example: how to fit a parametric or nonparametric model to such data? Or also: how to predict the next record, based on the values of the past records. The main body of the book (Chapters 4-7) is a discussion of all the known work on nonparametric inference for this type of data.
The book will be a useful reference for researchers in this area. There could also be interest from engineers working in destructive stress testing and quality control.
ISI Short Book Reviews, Vol. 23/2, August 2003
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