When Does Bootstrap Work? by Mammen, Enno;

Asymptotic Results and Simulations

Sorozatcím: Lecture Notes in Statistics; 77;

20% KEDVEZMÉNY?
A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.

Kiadói listaár EUR 128.39
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.

53 249 Ft (50 714 Ft + 5% áfa)
Kedvezmény(ek) 20% (cc. 10 650 Ft off)
Kedvezményes ár 42 600 Ft (40 571 Ft + 5% áfa)

53 249 Ft

Beszerezhetőség

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

A termék adatai:

Kiadás sorszáma Softcover reprint of the original 1st ed. 1992
Kiadó Springer New York
Megjelenés dátuma 1992. július 29.
Kötetek száma 1 pieces, Book

ISBN 9780387978673
Kötéstípus Puhakötés
Terjedelem201 oldal
Méret 235x155 mm
Súly 330 g
Nyelv angol
Illusztrációk VI, 201 p.

Kategóriák

A matematika általános kérdései Alkalmazott matematika További könyvek a matematika területén A matematika általános kérdései (karitatív célú kampány) Alkalmazott matematika (karitatív célú kampány) További könyvek a matematika területén (karitatív célú kampány)

Tartalomjegyzék:

0. Introduction.- 1. Bootstrap and Asymptotic Normality.- 1. Introduction.- 2. Bootstrapping linear functionals. The i.i.d. case.- 3. Bootstrapping smooth functionals.- 4. Bootstrap and wild bootstrap in non i.i.d. models.- 5. Some simulations.- 6. Proofs.- Figures.- 2. An Example Where Bootstrap Fails: Comparing Nonparametric Versus Parametric Regression Fits.- 1. A goodness-of-fit test.- 2. How to bootstrap. Bootstrap and wild bootstrap.- 3. Proofs.- 3. A Bootstrap Success Story: Using Nonparametric Density Estimates in K-Sample Problems.- 1. Bootstrap tests.- 2. Bootstrap confidence regions.- 3. Proofs.- 4. A Bootstrap Test on the Number of Modes of a Density.- 1. Introduction.- 2. The number of modes of a kernel density estimator.- 3. Bootstrapping the test statistic.- 4. Proofs.- Figures.- 5. Higher-Order Accuracy of Bootstrap for Smooth Functionals.- 1. Introduction.- 2. Bootstrapping smooth functionals.- 3. Some more simulations. Bootstrapping an M-estimate.- 4. Proof of the theorem.- Figures.- 6. Bootstrapping Linear Models.- 1. Bootstrapping the least squares estimator.- 2. Bootstrapping F-tests.- 3. Proof of Theorem 3.- 7. Bootstrapping Robust Regression.- 1. Introduction.- 2. Bootstrapping M-estimates.- 3. Stochastic expansions of M-estimates.- 4. Proofs.- Figures.- 8. Bootstrap and wild Bootstrap for High-Dimensional Linear Random Design Models.- 1. Introduction.- 2. Consistency of bootstrap for linear contrasts.- 3. Accuracy of the bootstrap.- 4. Bootstrapping F-tests.- 5. Proofs.- Tables.- Figures.- 9. References.

Több

Mostanában megtekintett