• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

  • Hírek

  • Applied Nonparametric Regression

    Applied Nonparametric Regression by Härdle, Wolfgang;

    Sorozatcím: Econometric Society Monographs; 19;

      • 20% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár GBP 38.00
      • Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

        19 231 Ft (18 316 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 20% (cc. 3 846 Ft off)
      • Kedvezményes ár 15 385 Ft (14 653 Ft + 5% áfa)

    19 231 Ft

    db

    Beszerezhetőség

    Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
    A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.

    Why don't you give exact delivery time?

    A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.

    A termék adatai:

    • Kiadás sorszáma New ed
    • Kiadó Cambridge University Press
    • Megjelenés dátuma 1992. január 31.

    • ISBN 9780521429504
    • Kötéstípus Puhakötés
    • Terjedelem352 oldal
    • Méret 229x152x20 mm
    • Súly 520 g
    • Nyelv angol
    • 0

    Kategóriák

    Rövid leírás:

    This is the first book to bring together in one place the techniques for regression curve smoothing involving more than one variable.

    Több

    Hosszú leírás:

    Applied Nonparametric Regression is the first book to bring together in one place the techniques for regression curve smoothing involving more than one variable. The computer and the development of interactive graphics programs have made curve estimation possible. This volume focuses on the applications and practical problems of two central aspects of curve smoothing: the choice of smoothing parameters and the construction of confidence bounds. H&&&228;rdle argues that all smoothing methods are based on a local averaging mechanism and can be seen as essentially equivalent to kernel smoothing. To simplify the exposition, kernel smoothers are introduced and discussed in great detail. Building on this exposition, various other smoothing methods (among them splines and orthogonal polynomials) are presented and their merits discussed. All the methods presented can be understood on an intuitive level; however, exercises and supplemental materials are provided for those readers desiring a deeper understanding of the techniques. The methods covered in this text have numerous applications in many areas using statistical analysis. Examples are drawn from economics as well as from other disciplines including medicine and engineering.

    "Professor H&&&228;rdle has provided us with an important book, one that will be appreciated both by applied statisticians who want to implement nonparametric regression techniques and by theoreticians interested in becoming knowledgeable in this growing field. Applied Nonparametric Regression is a very welcome addition to the literature." Journal of the American Statistical Association

    Több

    Tartalomjegyzék:

    Preface; Part I. Regression Smoothing: 1. Introduction; 2. Basic idea of smoothing 3. Smoothing techniques; Part II. The Kernel Method: 4. How close is the smooth to the true curve?; 5. Choosing the smoothing parameter; 6. Data sets with outliers; 7. Smoothing with correlated data; 8. Looking for special features (qualitative smoothing); 9. Incorporating parametric components and alternatives; Part III. Smoothing in High Dimensions: 10. Investigating multiple regression by additive models; Appendices; References; List of symbols and notation.

    Több