Parameter Cascading Method for Functional Data Analysis : Adaptive Penalized Smoothing, Estimating Semiparametric Additive Models and Inferring Differential Equation Models

Sprache: Englisch

Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2017

3330072385 / 9783330072381

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Many statistical models involve three distinct groups of variables: local or nuisance parameters, global or structural parameters, and complexity parameters. In this book, we introduce the parameter cascading method to estimate these statistical models, which treats one group of parameters as an explicit or implicit function of other parameters. The dimensionality of the parameter space is reduced, and the optimization surface becomes smoother. The Newton-Raphson algorithm is applied to estimate these three distinct groups of parameters in three levels of optimization, with the gradients and Hessian matrices written out analytically by the Implicit Function Theorem if necessary and allowing for different criteria for each level of optimization. Moreover, variances of global parameters are estimated by the Delta method and include the variation coming from complexity parameters. We also propose three applications of the parameter cascading method in functional data analysis, include adaptive penalized smoothing, estimating the generalized semiparametric additive models and inferring parameters in differential equations.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783330072381

Titel
Parameter Cascading Method for Functional Data Analysis : Adaptive Penalized Smoothing, Estimating Semiparametric Additive Models and Inferring Differential Equation Models
Autor
Jiguo Cao
Verlag
LAP LAMBERT Academic Publishing
Erscheinungsjahr
2017
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3330072385
ISBN-13
9783330072381
Artikelgewicht
375 Gramm
Abmessungen
220x150x15 mm

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