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Local Regression and Likelihood

Librairie Eyrolles - Paris 5e
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Local Regression and Likelihood

Local Regression and Likelihood

Clive Loader

290 pages, parution le 01/09/1999

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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