Verlag: Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 110899413X ISBN 13: 9781108994132
Sprache: Englisch
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
EUR 57,14
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Verlag: Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 110899413X ISBN 13: 9781108994132
Sprache: Englisch
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
EUR 56,43
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In den WarenkorbZustand: New.
Verlag: Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 110899413X ISBN 13: 9781108994132
Sprache: Englisch
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
EUR 65,03
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Verlag: Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 110899413X ISBN 13: 9781108994132
Sprache: Englisch
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Verlag: Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 110899413X ISBN 13: 9781108994132
Sprache: Englisch
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Verlag: Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 110899413X ISBN 13: 9781108994132
Sprache: Englisch
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Verlag: Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
Sprache: Englisch
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Verlag: Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 110899413X ISBN 13: 9781108994132
Sprache: Englisch
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Now in paperback: the new classic on the theory of statistical inference in statistical models with an infinite-dimensional parameter space.
Verlag: Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
Sprache: Englisch
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Verlag: Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
Sprache: Englisch
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
EUR 115,55
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Verlag: Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
Sprache: Englisch
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
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Verlag: Cambridge University Press CUP, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
Sprache: Englisch
Anbieter: Books Puddle, New York, NY, USA
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Verlag: Cambridge University Press, Cambridge, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
Sprache: Englisch
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: new. Hardcover. In nonparametric and high-dimensional statistical models, the classical Gauss-Fisher-Le Cam theory of the optimality of maximum likelihood estimators and Bayesian posterior inference does not apply, and new foundations and ideas have been developed in the past several decades. This book gives a coherent account of the statistical theory in infinite-dimensional parameter spaces. The mathematical foundations include self-contained 'mini-courses' on the theory of Gaussian and empirical processes, on approximation and wavelet theory, and on the basic theory of function spaces. The theory of statistical inference in such models - hypothesis testing, estimation and confidence sets - is then presented within the minimax paradigm of decision theory. This includes the basic theory of convolution kernel and projection estimation, but also Bayesian nonparametrics and nonparametric maximum likelihood estimation. In the final chapter, the theory of adaptive inference in nonparametric models is developed, including Lepski's method, wavelet thresholding, and adaptive inference for self-similar functions. High-dimensional and nonparametric statistical models are ubiquitous in modern data science. This book develops a mathematically coherent and objective approach to statistical inference in such models, with a focus on function estimation problems arising from random samples (density estimation) or from Gaussian regression/signal in white noise problems. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
Verlag: Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
Sprache: Englisch
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Verlag: Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
Sprache: Englisch
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Verlag: Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
Sprache: Englisch
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Verlag: Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
Sprache: Englisch
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Verlag: Cambridge University Press, Cambridge, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
Sprache: Englisch
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: new. Hardcover. In nonparametric and high-dimensional statistical models, the classical Gauss-Fisher-Le Cam theory of the optimality of maximum likelihood estimators and Bayesian posterior inference does not apply, and new foundations and ideas have been developed in the past several decades. This book gives a coherent account of the statistical theory in infinite-dimensional parameter spaces. The mathematical foundations include self-contained 'mini-courses' on the theory of Gaussian and empirical processes, on approximation and wavelet theory, and on the basic theory of function spaces. The theory of statistical inference in such models - hypothesis testing, estimation and confidence sets - is then presented within the minimax paradigm of decision theory. This includes the basic theory of convolution kernel and projection estimation, but also Bayesian nonparametrics and nonparametric maximum likelihood estimation. In the final chapter, the theory of adaptive inference in nonparametric models is developed, including Lepski's method, wavelet thresholding, and adaptive inference for self-similar functions. High-dimensional and nonparametric statistical models are ubiquitous in modern data science. This book develops a mathematically coherent and objective approach to statistical inference in such models, with a focus on function estimation problems arising from random samples (density estimation) or from Gaussian regression/signal in white noise problems. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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Verlag: Cambridge University Press, Cambridge, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
Sprache: Englisch
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: new. Hardcover. In nonparametric and high-dimensional statistical models, the classical Gauss-Fisher-Le Cam theory of the optimality of maximum likelihood estimators and Bayesian posterior inference does not apply, and new foundations and ideas have been developed in the past several decades. This book gives a coherent account of the statistical theory in infinite-dimensional parameter spaces. The mathematical foundations include self-contained 'mini-courses' on the theory of Gaussian and empirical processes, on approximation and wavelet theory, and on the basic theory of function spaces. The theory of statistical inference in such models - hypothesis testing, estimation and confidence sets - is then presented within the minimax paradigm of decision theory. This includes the basic theory of convolution kernel and projection estimation, but also Bayesian nonparametrics and nonparametric maximum likelihood estimation. In the final chapter, the theory of adaptive inference in nonparametric models is developed, including Lepski's method, wavelet thresholding, and adaptive inference for self-similar functions. High-dimensional and nonparametric statistical models are ubiquitous in modern data science. This book develops a mathematically coherent and objective approach to statistical inference in such models, with a focus on function estimation problems arising from random samples (density estimation) or from Gaussian regression/signal in white noise problems. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
Verlag: Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
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Verlag: Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 110899413X ISBN 13: 9781108994132
Sprache: Englisch
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Verlag: Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 110899413X ISBN 13: 9781108994132
Sprache: Englisch
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Verlag: Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 110899413X ISBN 13: 9781108994132
Sprache: Englisch
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Verlag: Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 110899413X ISBN 13: 9781108994132
Sprache: Englisch
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. High-dimensional and nonparametric statistical models are ubiquitous in modern data science. This book develops a mathematically coherent and objective approach to statistical inference in such models, with a focus on function estimation problems arising fr.
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Verlag: Cambridge University Press, 2017
ISBN 10: 1107043166 ISBN 13: 9781107043169
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