Statistical Inference : The Minimum Distance Approach
Idioma: inglés
Editorial: Chapman And Hall/CRC, 2011
Serie: Libro 35 de 110 - ISSN
- Tapa dura
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book gives a comprehensive account of density-based minimum distance methods and their use in statistical inference. It covers statistical distances, density-based minimum distance methods, discrete and continuous models, asymptotic distributions, robustness, computational issues, residual adjustment functions, graphical descriptions of robustness, penalized and combined distances, multisample methods, weighted likelihood, and multinomial goodness-of-fit tests. The book also introduces the minimum distance methodology in interdisciplinary areas, such as neural networks and image processing, as well as specialized models and problems, including regression, mixture models, survival and Bayesian analysis, and more.
N° de ref. del artículo 9781420099652
- Título
- Statistical Inference : The Minimum Distance Approach
- Autor
- Ayanendranath Basu
- Editorial
- Chapman And Hall/CRC
- Año de publicación
- 2011
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1420099655
- ISBN 13
- 9781420099652
- Peso del artículo
- 807 gramos
- Dimensiones
- 240x161x28 mm
- Serie
- Libro 35 de 110: ISSN
In many ways, estimation by an appropriate minimum distance method is one of the most natural ideas in statistics. However, there are many different ways of constructing an appropriate distance between the data and the model: the scope of study referred to by "Minimum Distance Estimation" is literally huge. Filling a statistical resource gap, Statistical Inference: The Minimum Distance Approach comprehensively overviews developments in density-based minimum distance inference for independently and identically distributed data. Extensions to other more complex models are also discussed.
Comprehensively covering the basics and applications of minimum distance inference, this book introduces and discusses:
- The estimation and hypothesis testing problems for both discrete and continuous models
- The robustness properties and the structural geometry of the minimum distance methods
- The inlier problem and its possible solutions, and the weighted likelihood estimation problem
- The extension of the minimum distance methodology in interdisciplinary areas, such as neural networks and fuzzy sets, as well as specialized models and problems, including semi-parametric problems, mixture models, grouped data problems, and survival analysis.
Statistical Inference: The Minimum Distance Approach gives a thorough account of density-based minimum distance methods and their use in statistical inference. It covers statistical distances, density-based minimum distance methods, discrete and continuous models, asymptotic distributions, robustness, computational issues, residual adjustment functions, graphical descriptions of robustness, penalized and combined distances, weighted likelihood, and multinomial goodness-of-fit tests. This carefully crafted resource is useful to researchers and scientists within and outside the statistics arena.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Ayanendranath Basu, Hiroyuki Shioya, Chanseok Park
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