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Añadir al carritoCondición: New. Series: Oberwolfach Seminars. Num Pages: 124 pages, biography. BIC Classification: PBT; PBWL. Category: (UP) Postgraduate, Research & Scholarly; (UU) Undergraduate. Dimension: 244 x 170 x 6. Weight in Grams: 217. . 1992. Paperback. . . . .
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Añadir al carritoCondición: New. Series: Oberwolfach Seminars. Num Pages: 124 pages, biography. BIC Classification: PBT; PBWL. Category: (UP) Postgraduate, Research & Scholarly; (UU) Undergraduate. Dimension: 244 x 170 x 6. Weight in Grams: 217. . 1992. Paperback. . . . . Books ship from the US and Ireland.
Idioma: Inglés
Publicado por Imperial College Press, 2012
ISBN 10: 1848168136 ISBN 13: 9781848168138
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Idioma: Inglés
Publicado por Imperial College Press, 2012
ISBN 10: 1848168136 ISBN 13: 9781848168138
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Idioma: Inglés
Publicado por Imperial College Press, 2012
ISBN 10: 1848168136 ISBN 13: 9781848168138
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Idioma: Inglés
Publicado por Imperial College Press, 2012
ISBN 10: 1848168136 ISBN 13: 9781848168138
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Idioma: Inglés
Publicado por Imperial College Press, 2012
ISBN 10: 1848168136 ISBN 13: 9781848168138
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Idioma: Inglés
Publicado por Imperial College Press, 2012
ISBN 10: 1848168136 ISBN 13: 9781848168138
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Idioma: Inglés
Publicado por Imperial College Press, 2012
ISBN 10: 1848168136 ISBN 13: 9781848168138
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Idioma: Inglés
Publicado por Imperial College Press, 2012
ISBN 10: 1848168136 ISBN 13: 9781848168138
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Añadir al carritoCondición: Gut. Zustand: Gut | Seiten: 672 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | The regression estimation problem has a long history. Already in 1632 Galileo Galilei used a procedure which can be interpreted as ?tting a linear relationship to contaminated observed data. Such ?tting of a line through a cloud of points is the classical linear regression problem. A solution of this problem is provided by the famous principle of least squares, which was discovered independently by A. M. Legendre and C. F. Gauss and published in 1805 and 1809, respectively. The principle of least squares can also be applied to construct nonparametric regression estimates, where one does not restrict the class of possible relationships, and will be one of the approaches studied in this book. Linear regression analysis, based on the concept of a regression function, was introduced by F. Galton in 1889, while a probabilistic approach in the context of multivariate normal distributions was already given by A. B- vais in 1846. The ?rst nonparametric regression estimate of local averaging type was proposed by J. W. Tukey in 1947. The partitioning regression - timate he introduced, by analogy to the classical partitioning (histogram) density estimate, can be regarded as a special least squares estimate.
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
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Publicado por Springer, (New York, 2002)
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Añadir al carritoThick Octavo. 647 pages, illustrated with 86 figures, index and bibliography. This book provides a systematic in-depth analysis of nonparametric regression with random design. It covers almost all known estimates. The emphasis is on distribution-free properties of the estimates. The relevant mathematical theory is systematically developed and requires only a basic knowledge of probability theory. Reprinted from the hardcover edition, in stiff paper wraps, light crease to upper corner of rear panel. A very good copy.
Idioma: Inglés
Publicado por Imperial College Press, 2012
ISBN 10: 1848168136 ISBN 13: 9781848168138
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
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Idioma: Inglés
Publicado por IMPERIAL COLLEGE PRESS, 2012
ISBN 10: 1848168136 ISBN 13: 9781848168138
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoGebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Investigates algorithmic methods based on machine learning in order to design sequential investment strategies for financial markets. This title is suitable for researchers and graduate students in computer science, finance, statistics, mathematics, and eng.
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This volume investigates algorithmic methods based on machine learning in order to design sequential investment strategies for financial markets. Such sequential investment strategies use information collected from the market's past and determine, at the beginning of a trading period, a portfolio; that is, a way to invest the currently available capital among the assets that are available for purchase or investment.The aim is to produce a self-contained text intended for a wide audience, including researchers and graduate students in computer science, finance, statistics, mathematics, and engineering.
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt.  This book provides a systematic in-depth analysis of nonparametric regression with random design. It covers almost all known estimates. The emphasis is on distribution-free properties of the estimates. |The regression estimation problem has a l.
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Añadir al carritoGebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt.  This book provides a systematic in-depth analysis of nonparametric regression with random design. It covers almost all known estimates. The emphasis is on distribution-free properties of the estimates. |The regression estimation problem has a l.