Maximum Penalized Likelihood Estimation
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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.
Autor: | Paul P. Eggermont, Vincent N. LaRiccia |
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EAN: | 9780387689029 |
eBook Format: | |
Sprache: | Englisch |
Produktart: | eBook |
Veröffentlichungsdatum: | 02.06.2009 |
Untertitel: | Volume II: Regression |
Kategorie: | |
Schlagworte: | Confidence bands Estimator Kalman filter for smoothing splines. Likelihood Local polynomials Nonparametric regression Reproducing kernel Hilbert spaces Smoothing splines Uniform error bounds data analysis expectation-maximization algorithm |
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