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distribution free theory nonparametric regression von krzyzak adam (17 Ergebnisse)
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A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression
Anbieter: ThriftBooks-Atlanta, AUSTELL, GA, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 227,48
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A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression (Springer Series in Statistics)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 266,01
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A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression (Springer Series in Statistics)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression (Springer Series in Statistics)
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 342,76
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A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression (Springer Series in Statistics)
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Distribution-free Theory of Nonparametric Regression
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 335,49
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Distribution-free Theory of Nonparametric Regression
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 357,35
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Distribution-free Theory of Nonparametric Regression
Verlag: Springer-Verlag New York Inc., 2002
ISBN 10: 0387954414 ISBN 13: 9780387954417
Sprache: Englisch
Anbieter: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 387,16
Währung umrechnenEUR 2,00 für den Versand von Irland nach DeutschlandAnzahl: 15 verfügbar
In den WarenkorbZustand: New. Presents an approach to nonparametric regression with random design. This monograph is intended for graduate students and researchers in statistics, mathematics, computer science, and engineering. Series: Springer Series in Statistics. Num Pages: 666 pages, biography. BIC Classification: PBT. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly. Dimension: 234 x 156 x 36. Weight in Grams: 1111. . 2002. Hardback. . . . .
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Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression
Verlag: Springer-Verlag New York Inc., 2010
ISBN 10: 1441929983 ISBN 13: 9781441929983
Sprache: Englisch
Anbieter: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 394,45
Währung umrechnenEUR 2,00 für den Versand von Irland nach DeutschlandAnzahl: 15 verfügbar
In den WarenkorbZustand: New. Series: Springer Series in Statistics. Num Pages: 666 pages, biography. BIC Classification: PBT. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 234 x 156 x 34. Weight in Grams: 922. . 2010. Softcover reprint of the original 1st ed. 2002. Paperback. . . . .
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A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression (Hardcover)
Verlag: Springer-Verlag New York Inc., New York, NY, 2002
ISBN 10: 0387954414 ISBN 13: 9780387954417
Sprache: Englisch
Anbieter: Grand Eagle Retail, Mason, OH, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 346,73
Währung umrechnenEUR 64,49 für den Versand von USA nach DeutschlandAnzahl: 1 verfügbar
In den WarenkorbHardcover. Zustand: new. Hardcover. The regression estimation problem has a long history. Already in 1632 Galileo Galilei used a procedure which can be interpreted as ?tting a linear relationship to contaminated observed data. Such ?tting of a line through a cloud of points is the classical linear regression problem. A solution of this problem is provided by the famous principle of least squares, which was discovered independently by A. M. Legendre and C. F. Gauss and published in 1805 and 1809, respectively. The principle of least squares can also be applied to construct nonparametric regression estimates, where one does not restrict the class of possible relationships, and will be one of the approaches studied in this book. Linear regression analysis, based on the concept of a regression function, was introduced by F. Galton in 1889, while a probabilistic approach in the context of multivariate normal distributions was already given by A. B- vais in 1846. The ?rst nonparametric regression estimate of local averaging type was proposed by J. W. Tukey in 1947. The partitioning regression - timate he introduced, by analogy to the classical partitioning (histogram) density estimate, can be regarded as a special least squares estimate. This monograph presents a modern approach to nonparametric regression with random design. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Distribution-free Theory of Nonparametric Regression
Verlag: Springer-Verlag New York Inc., 2002
ISBN 10: 0387954414 ISBN 13: 9780387954417
Sprache: Englisch
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 488,48
Währung umrechnenEUR 1,89 für den Versand von USA nach DeutschlandAnzahl: 15 verfügbar
In den WarenkorbZustand: New. Presents an approach to nonparametric regression with random design. This monograph is intended for graduate students and researchers in statistics, mathematics, computer science, and engineering. Series: Springer Series in Statistics. Num Pages: 666 pages, biography. BIC Classification: PBT. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly. Dimension: 234 x 156 x 36. Weight in Grams: 1111. . 2002. Hardback. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression
Verlag: Springer-Verlag New York Inc., 2010
ISBN 10: 1441929983 ISBN 13: 9781441929983
Sprache: Englisch
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 497,69
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In den WarenkorbZustand: New. Series: Springer Series in Statistics. Num Pages: 666 pages, biography. BIC Classification: PBT. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 234 x 156 x 34. Weight in Grams: 922. . 2010. Softcover reprint of the original 1st ed. 2002. Paperback. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression (Hardcover)
Verlag: Springer-Verlag New York Inc., New York, NY, 2002
ISBN 10: 0387954414 ISBN 13: 9780387954417
Sprache: Englisch
Anbieter: AussieBookSeller, Truganina, VIC, Australien
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: new. Hardcover. The regression estimation problem has a long history. Already in 1632 Galileo Galilei used a procedure which can be interpreted as ?tting a linear relationship to contaminated observed data. Such ?tting of a line through a cloud of points is the classical linear regression problem. A solution of this problem is provided by the famous principle of least squares, which was discovered independently by A. M. Legendre and C. F. Gauss and published in 1805 and 1809, respectively. The principle of least squares can also be applied to construct nonparametric regression estimates, where one does not restrict the class of possible relationships, and will be one of the approaches studied in this book. Linear regression analysis, based on the concept of a regression function, was introduced by F. Galton in 1889, while a probabilistic approach in the context of multivariate normal distributions was already given by A. B- vais in 1846. The ?rst nonparametric regression estimate of local averaging type was proposed by J. W. Tukey in 1947. The partitioning regression - timate he introduced, by analogy to the classical partitioning (histogram) density estimate, can be regarded as a special least squares estimate. This monograph presents a modern approach to nonparametric regression with random design. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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EUR 267,86
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt.  This book provides a systematic in-depth analysis of nonparametric regression with random design. It covers almost all known estimates. The emphasis is on distribution-free properties of the estimates. |The regression estimation problem has a l.
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