Inference and Prediction in Large Dimensions (eBook)
336 Seiten
John Wiley & Sons (Verlag)
978-0-470-72402-6 (ISBN)
statistical prediction, with some potential applications discussed,
when data and/ or parameters belong to a large or infinite
dimensional space. It develops the theory of statistical
prediction, non-parametric estimation by adaptive projection
- with applications to tests of fit and prediction, and
theory of linear processes in function spaces with applications to
prediction of continuous time processes.
This work is in the Wiley-Dunod Series co-published between
Dunod (www.dunod.com) and John
Wiley and Sons, Ltd.
Denis Bosq is a Professor at the Laboratory of Theoretical and Applied Statistics, University of Pierre & Marie Curie - Paris 6. He has over 100 published papers, 5 books, and is chief editor of the journal 'Statistical Inference for Stochastic Processes' as well as associate editor for the 'Journal of Non-Parametric Statistics'. He is a well-known specialist in the field of non-parametric statistical inference.
"This book provides a rigorous and thorough account of modern
mathematical statistics as applied to the classic problems of
prediction, filtering, inference with kernels, and high-dimensional
linear processes ... All in all, Large Sample Techniques in
Statistics is an excellent book that I recommend whole-heartedly."
(Journal of the American Statistical Association, 1 December 2011)
| Erscheint lt. Verlag | 2.8.2008 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Wiley Series in Probability and Statistics |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik | |
| Technik | |
| Schlagworte | biometrics • Biometrie • Regression Analysis • Regressionsanalyse • Statistics • Statistik |
| ISBN-10 | 0-470-72402-1 / 0470724021 |
| ISBN-13 | 978-0-470-72402-6 / 9780470724026 |
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PDF (Adobe DRM)Größe: 2,7 MB
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