Publicado por Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 110899413X ISBN 13: 9781108994132
Idioma: Inglés
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
EUR 54,47
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Publicado por Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 110899413X ISBN 13: 9781108994132
Idioma: Inglés
Librería: Best Price, Torrance, CA, Estados Unidos de America
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Publicado por Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 110899413X ISBN 13: 9781108994132
Idioma: Inglés
Librería: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, Estados Unidos de America
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Publicado por Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 110899413X ISBN 13: 9781108994132
Idioma: Inglés
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
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Publicado por Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 110899413X ISBN 13: 9781108994132
Idioma: Inglés
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
EUR 62,62
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Publicado por Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 110899413X ISBN 13: 9781108994132
Idioma: Inglés
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Publicado por Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 110899413X ISBN 13: 9781108994132
Idioma: Inglés
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Publicado por Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 110899413X ISBN 13: 9781108994132
Idioma: Inglés
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Publicado por Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 110899413X ISBN 13: 9781108994132
Idioma: Inglés
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Publicado por Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Publicado por Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
Idioma: Inglés
Librería: Best Price, Torrance, CA, Estados Unidos de America
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Publicado por Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
Idioma: Inglés
Librería: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, Estados Unidos de America
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Publicado por Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 110899413X ISBN 13: 9781108994132
Idioma: Inglés
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Publicado por Cambridge University Press CUP, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
Idioma: Inglés
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Publicado por Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
Idioma: Inglés
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
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Publicado por Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
Idioma: Inglés
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
EUR 119,32
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Publicado por Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
Idioma: Inglés
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Publicado por Cambridge University Press, Cambridge, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
Idioma: Inglés
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Añadir al carritoHardcover. Condición: new. Hardcover. In nonparametric and high-dimensional statistical models, the classical Gauss-Fisher-Le Cam theory of the optimality of maximum likelihood estimators and Bayesian posterior inference does not apply, and new foundations and ideas have been developed in the past several decades. This book gives a coherent account of the statistical theory in infinite-dimensional parameter spaces. The mathematical foundations include self-contained 'mini-courses' on the theory of Gaussian and empirical processes, on approximation and wavelet theory, and on the basic theory of function spaces. The theory of statistical inference in such models - hypothesis testing, estimation and confidence sets - is then presented within the minimax paradigm of decision theory. This includes the basic theory of convolution kernel and projection estimation, but also Bayesian nonparametrics and nonparametric maximum likelihood estimation. In the final chapter, the theory of adaptive inference in nonparametric models is developed, including Lepski's method, wavelet thresholding, and adaptive inference for self-similar functions. High-dimensional and nonparametric statistical models are ubiquitous in modern data science. This book develops a mathematically coherent and objective approach to statistical inference in such models, with a focus on function estimation problems arising from random samples (density estimation) or from Gaussian regression/signal in white noise problems. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
Publicado por Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
Idioma: Inglés
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
EUR 121,29
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Publicado por Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
Idioma: Inglés
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
EUR 121,28
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Publicado por Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
Idioma: Inglés
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
EUR 125,31
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Publicado por Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
Idioma: Inglés
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Publicado por Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 110899413X ISBN 13: 9781108994132
Idioma: Inglés
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Now in paperback: the new classic on the theory of statistical inference in statistical models with an infinite-dimensional parameter space.
Publicado por Cambridge University Press, Cambridge, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
Idioma: Inglés
Librería: CitiRetail, Stevenage, Reino Unido
EUR 128,09
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Añadir al carritoHardcover. Condición: new. Hardcover. In nonparametric and high-dimensional statistical models, the classical Gauss-Fisher-Le Cam theory of the optimality of maximum likelihood estimators and Bayesian posterior inference does not apply, and new foundations and ideas have been developed in the past several decades. This book gives a coherent account of the statistical theory in infinite-dimensional parameter spaces. The mathematical foundations include self-contained 'mini-courses' on the theory of Gaussian and empirical processes, on approximation and wavelet theory, and on the basic theory of function spaces. The theory of statistical inference in such models - hypothesis testing, estimation and confidence sets - is then presented within the minimax paradigm of decision theory. This includes the basic theory of convolution kernel and projection estimation, but also Bayesian nonparametrics and nonparametric maximum likelihood estimation. In the final chapter, the theory of adaptive inference in nonparametric models is developed, including Lepski's method, wavelet thresholding, and adaptive inference for self-similar functions. High-dimensional and nonparametric statistical models are ubiquitous in modern data science. This book develops a mathematically coherent and objective approach to statistical inference in such models, with a focus on function estimation problems arising from random samples (density estimation) or from Gaussian regression/signal in white noise problems. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
Publicado por Cambridge University Press, Cambridge, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
Idioma: Inglés
Librería: AussieBookSeller, Truganina, VIC, Australia
EUR 159,15
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Añadir al carritoHardcover. Condición: new. Hardcover. In nonparametric and high-dimensional statistical models, the classical Gauss-Fisher-Le Cam theory of the optimality of maximum likelihood estimators and Bayesian posterior inference does not apply, and new foundations and ideas have been developed in the past several decades. This book gives a coherent account of the statistical theory in infinite-dimensional parameter spaces. The mathematical foundations include self-contained 'mini-courses' on the theory of Gaussian and empirical processes, on approximation and wavelet theory, and on the basic theory of function spaces. The theory of statistical inference in such models - hypothesis testing, estimation and confidence sets - is then presented within the minimax paradigm of decision theory. This includes the basic theory of convolution kernel and projection estimation, but also Bayesian nonparametrics and nonparametric maximum likelihood estimation. In the final chapter, the theory of adaptive inference in nonparametric models is developed, including Lepski's method, wavelet thresholding, and adaptive inference for self-similar functions. High-dimensional and nonparametric statistical models are ubiquitous in modern data science. This book develops a mathematically coherent and objective approach to statistical inference in such models, with a focus on function estimation problems arising from random samples (density estimation) or from Gaussian regression/signal in white noise problems. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
EUR 172,82
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Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 1st edition. 720 pages. 10.37x7.04x1.71 inches. In Stock.
Publicado por Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
Idioma: Inglés
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
EUR 163,27
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - In nonparametric and high-dimensional statistical models, the classical Gauss-Fisher-Le Cam theory of the optimality of maximum likelihood estimators and Bayesian posterior inference does not apply, and new foundations and ideas have been developed in the past several decades. This book gives a coherent account of the statistical theory in infinite-dimensional parameter spaces. The mathematical foundations include self-contained 'mini-courses' on the theory of Gaussian and empirical processes, on approximation and wavelet theory, and on the basic theory of function spaces. The theory of statistical inference in such models - hypothesis testing, estimation and confidence sets - is then presented within the minimax paradigm of decision theory. This includes the basic theory of convolution kernel and projection estimation, but also Bayesian nonparametrics and nonparametric maximum likelihood estimation. In the final chapter, the theory of adaptive inference in nonparametric models is developed, including Lepski's method, wavelet thresholding, and adaptive inference for self-similar functions.
Publicado por Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 110899413X ISBN 13: 9781108994132
Idioma: Inglés
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
EUR 75,62
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Publicado por Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 110899413X ISBN 13: 9781108994132
Idioma: Inglés
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
EUR 58,39
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Publicado por Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 110899413X ISBN 13: 9781108994132
Idioma: Inglés
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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