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Description
The author has attempted to present a book that provides a non-technical introduction into the area of non-parametric density and regression function estimation. The application of these methods is discussed in terms of the S computing environment. Smoothing in high dimensions faces the problem of data sparseness. A principal feature of smoothing, the averaging of data points in a prescribed neighborhood, is not really practicable in dimensions greater than three if we have just one hundred data points. Additive models provide a way out of this dilemma; but, for their interactiveness and recursiveness, they require highly effective algorithms. For this purpose, the method of WARPing (Weighted Averaging using Rounded Points) is described in great detail.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 262
- Langue:
- Anglais
- Collection :
Caractéristiques
- EAN:
- 9781461287681
- Date de parution :
- 19-10-11
- Format:
- Livre broché
- Format numérique:
- Trade paperback (VS)
- Dimensions :
- 156 mm x 234 mm
- Poids :
- 390 g
