Practical Smoothing

Idioma: inglés

Editorial: Cambridge University Press, GB, 2021

1108482953 / 9781108482950

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This is a practical guide to P-splines, a simple, flexible and powerful tool for smoothing. P-splines combine regression on B-splines with simple, discrete, roughness penalties. They were introduced by the authors in 1996 and have been used in many diverse applications. The regression basis makes it straightforward to handle non-normal data, like in generalized linear models. The authors demonstrate optimal smoothing, using mixed model technology and Bayesian estimation, in addition to classical tools like cross-validation and AIC, covering theory and applications with code in R. Going far beyond simple smoothing, they also show how to use P-splines for regression on signals, varying-coefficient models, quantile and expectile smoothing, and composite links for grouped data. Penalties are the crucial elements of P-splines; with proper modifications they can handle periodic and circular data as well as shape constraints. Combining penalties with tensor products of B-splines extends these attractive properties to multiple dimensions. An appendix offers a systematic comparison to other smoothers.

N° de ref. del artículo LU-9781108482950

Título
Practical Smoothing
Autor
Brian D. Marx, Paul H.C. Eilers
Editorial
Cambridge University Press, GB
Año de publicación
2021
Estado
New
Encuadernación
Hardback
Idioma
inglés
ISBN 10
1108482953
ISBN 13
9781108482950
Peso del artículo
450 gramos

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