Résumé
This book provides an overview of the theory, methods, and
application of local regression and likelihood. The first
five chapters introduce the problems, first in the local
regression setting, followed by extensions to
likelihood-based regression models and density estimation.
The remaining chapters cover a range of advanced topics and
applications, including robust smoothing, survival
analysis, classification, and model selection issues.
Contents
Preface
1 The Origins of Local Regression 1
2 Local Regression Methods 15
3 Fitting with LOCFIT 45
4 Local Likelihood Estimation 59
5 Density Estimation 79
6 Flexible Local Regression 101
7 Survival and Failure Time Analysis 119
8 Discrimination and Classification 138
9 Variance Estimation and Goodness of Fit 157
10 Bandwidth Selection 174
11 Adaptive Parameter Choice 192
12 Computational Methods 206
13 Optimizing Local Regression 220
A Installing LOCFIT in R, S and S-Plus 235
B Additional Features: LOCFIT in S 239
C C-LOCFIT 246
D Plots from C-LOCFIT 252
References 257
Index
Caractéristiques techniques
| PAPIER | |
| Éditeur(s) | Springer |
| Auteur(s) | Clive Loader |
| Parution | 01/09/1999 |
| Nb. de pages | 290 |
| Format | 16 x 24 |
| Couverture | Relié |
| Poids | 558g |
| Intérieur | Noir et Blanc |
| EAN13 | 9780387987750 |
| ISBN13 | 978-0-387-98775-0 |
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