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Statistical Inference
The Minimum Distance Approach
Ayanendranath Basu, Hiroyuki Shioya, Chanseok Park
343,45 €
+ 686 points
Description
This book gives a comprehensive account of density-based minimum distance methods and their use in statistical inference. It covers statistical distances, density-based minimum distance methods, discrete and continuous models, asymptotic distributions, robustness, computational issues, residual adjustment functions, graphical descriptions of robustness, penalized and combined distances, multisample methods, weighted likelihood, and multinomial goodness-of-fit tests. The book also introduces the minimum distance methodology in interdisciplinary areas, such as neural networks and image processing, as well as specialized models and problems, including regression, mixture models, survival and Bayesian analysis, and more.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 430
- Langue:
- Anglais
- Collection :
Caractéristiques
- EAN:
- 9781420099652
- Date de parution :
- 16-06-11
- Format:
- Livre relié
- Format numérique:
- Genaaid
- Dimensions :
- 157 mm x 231 mm
- Poids :
- 521 g
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