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Nonparametric Smoothing and Lack-of-Fit Tests

Langue AnglaisAnglais
Livre Livre de poche
Livre Nonparametric Smoothing and Lack-of-Fit Tests Jeffrey Hart
Code Libristo: 02016705
Éditeurs Springer-Verlag New York Inc., novembre 2012
An exploration of the use of smoothing methods in testing the fit of parametric regression models. T... Description détaillée
? points 317 b
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An exploration of the use of smoothing methods in testing the fit of parametric regression models. The book reviews many of the existing methods for testing lack-of-fit and also proposes a number of new methods, addressing both applied and theoretical aspects of the model checking problems. As such, the book is of interest to practitioners of statistics and researchers investigating either lack-of-fit tests or nonparametric smoothing ideas. The first four chapters introduce the problem of estimating regression functions by nonparametric smoothers, primarily those of kernel and Fourier series type, and could be used as the foundation for a graduate level course on nonparametric function estimation. The prerequisites for a full appreciation of the book are a modest knowledge of calculus and some familiarity with the basics of mathematical statistics.

À propos du livre

Nom complet Nonparametric Smoothing and Lack-of-Fit Tests
Auteur Jeffrey Hart
Langue Anglais
Reliure Livre - Livre de poche
Date de parution 2012
Nombre de pages 288
EAN 9781475727241
ISBN 1475727240
Code Libristo 02016705
Poids 468
Dimensions 155 x 235 x 17
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