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 offers a predominantly theoretical coverage of 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 | 11.3.2008 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Wiley Series in Probability and Statistics | Wiley Series in Probability and Statistics |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik | |
| Technik | |
| Schlagworte | Accurate • alternative statistical treatment • biometrics • Biometrie • circumstances • Coverage • dimensional • instances • Large • many • often • Prediction • Predominantly • problematic • Regression Analysis • Regressionsanalyse • Spaces • Statistical • Statistical Research • Statistics • Statistik • Theoretical |
| ISBN-13 | 9780470724026 / 9780470724026 |
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