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A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression
László Györfi, Michael Kohler, Adam Krzyzak, Harro Walk (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
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. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
12.08.2002
Sprache
Englisch
EAN
9780387954417
Herausgeber
Springer US
Serien- oder Bandtitel
Springer Series in Statistics
Sonderedition
Nein
Autor
László Györfi, Michael Kohler, Adam Krzyzak, Harro Walk
Seitenanzahl
650
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Kernel, Martingal, neural networks, probability, probability theory
Thema-Inhalt
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
Höhe
234 mm
Breite
15.6 cm
Hersteller: Humana, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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