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    KERNEL SMOOTHING

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    Sinopse

    Kernel smoothing refers to a general methodology for recovery of underlying structure in data sets. The basic principle is that local averaging or smoothing is performed with respect to a kernel function.
    This book provides uninitiated readers with a feeling for the principles, applications, and analysis of kernel smoothers. This is facilitated by the authors' focus on the simplest settings, namely density estimation and nonparametric regression. They pay particular attention to the problem of choosing the smoothing parameter of a kernel smoother, and also treat the multivariate case in detail.
    Kernal Smoothing is self-contained and assumes only a basic knowledge of statistics, calculus, and matrix algebra. It is an invaluable introduction to the main ideas of kernel estimation for students and researchers from other discipline and provides a comprehensive reference for those familiar with the topic.

    Ficha Técnica

    Especificações

    ISBN9780412552700
    SubtítuloMONOGRAPHS ON STATISTICS AND APPLIED PROBABILITY 60
    Pré vendaNão
    Peso250g
    Autor para link
    Livro disponível - pronta entregaNão
    Dimensões23 x 16 x 1
    IdiomaInglês
    Tipo itemLivro Importado
    Número de páginas224
    Número da edição1ª EDIÇÃO - 2000
    Código Interno744201
    Código de barras9780412552700
    AcabamentoHARDCOVER
    AutorWAND, M. P. | JONES, M. C.
    EditoraCHAPMAN & HALL
    Sob encomendaSim

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