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Maximum Penalized Likelihood Estimation: Volume II: Regression: 2 (Springer Series in Statistics)
 
 
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Maximum Penalized Likelihood Estimation: Volume II: Regression: 2 (Springer Series in Statistics) [Englisch] [Gebundene Ausgabe]

Paul P. Eggermont (Autor), Vincent N. LaRiccia (Autor)
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Pressestimmen

From the reviews: “This book is meant for specialized readers or graduate students interested in the theory, computation and application of Nonparametric Regression to real data, and the new contributions of the authors. … For mathematically mature readers, the book would be a delight to read. … The authors have not only written a scholarly and very readable book but provide major new methods and insights. … it would help evaluate the methods as well as lead to teachable notes for a graduate course.” (Jayanta K. Ghosh, International Statistical Review, Vol. 79 (1), 2011)

Kurzbeschreibung

Unique blend of asymptotic theory and small sample practice through simulation experiments and data analysis. Novel reproducing kernel Hilbert space methods for the analysis of smoothing splines and local polynomials. Leading to uniform error bounds and honest confidence bands for the mean function using smoothing splines Exhaustive exposition of algorithms, including the Kalman filter, for the computation of smoothing splines of arbitrary order.
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