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A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 54,01
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A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression
Librería: Buchpark, Trebbin, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 195,40
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A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression
Librería: ThriftBooks-Atlanta, AUSTELL, GA, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 228,02
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A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression (Springer Series in Statistics)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 265,35
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A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression (Springer Series in Statistics)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Distribution-free Theory of Nonparametric Regression
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 332,74
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A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression (Springer Series in Statistics)
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 343,57
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A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression (Springer Series in Statistics)
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
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EUR 343,57
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Distribution-free Theory of Nonparametric Regression
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression (Hardcover)
Publicado por Springer-Verlag New York Inc., New York, NY, 2002
ISBN 10: 0387954414 ISBN 13: 9780387954417
Idioma: Inglés
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 347,55
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Añadir al carritoHardcover. Condición: new. Hardcover. 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. This monograph presents a modern approach to nonparametric regression with random design. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression (Hardcover)
Publicado por Springer-Verlag New York Inc., New York, NY, 2002
ISBN 10: 0387954414 ISBN 13: 9780387954417
Idioma: Inglés
Librería: AussieBookSeller, Truganina, VIC, Australia
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 562,78
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Añadir al carritoHardcover. Condición: new. Hardcover. 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. This monograph presents a modern approach to nonparametric regression with random design. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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