Smoothing Techniques / Springer Series in Statistics (PDF)
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(Sprache: Englisch)
The author has attempted to present a book that provides a non-technical introduction into the area of non-parametric density and regression function estimation. The application of these methods is discussed in terms of the S computing environment....
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Produktinformationen zu „Smoothing Techniques / Springer Series in Statistics (PDF)“
The author has attempted to present a book that provides a non-technical introduction into the area of non-parametric density and regression function estimation. The application of these methods is discussed in terms of the S computing environment. Smoothing in high dimensions faces the problem of data sparseness. A principal feature of smoothing, the averaging of data points in a prescribed neighborhood, is not really practicable in dimensions greater than three if we have just one hundred data points. Additive models provide a way out of this dilemma; but, for their interactiveness and recursiveness, they require highly effective algorithms. For this purpose, the method of WARPing (Weighted Averaging using Rounded Points) is described in great detail.
Bibliographische Angaben
- Autor: Wolfgang Härdle
- 2012, 1991, 262 Seiten, Englisch
- Verlag: Springer, New York
- ISBN-10: 1461244323
- ISBN-13: 9781461244325
- Erscheinungsdatum: 06.12.2012
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 15 MB
- Mit Kopierschutz
- Vorlesefunktion
Sprache:
Englisch
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