Главная    Ex Libris    Книги    Журналы    Статьи    Серии    Каталог    Wanted    Загрузка    ХудЛит    Справка    Поиск по индексам    Поиск    Форум   
blank
Авторизация

       
blank
Поиск по указателям

blank
blank
blank
Красота
blank
Bowman A.W., Azzalini A. — Applied Smoothing Techniques for Data Analysis: The Kernel Approach with S-Plus Illustrations
Bowman A.W., Azzalini A. — Applied Smoothing Techniques for Data Analysis: The Kernel Approach with S-Plus Illustrations



Обсудите книгу на научном форуме



Нашли опечатку?
Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter


Название: Applied Smoothing Techniques for Data Analysis: The Kernel Approach with S-Plus Illustrations

Авторы: Bowman A.W., Azzalini A.

Аннотация:

This book describes the use of smoothing techniques in statistics and includes both density estimation and nonparametric regression. Incorporating recent advances, it describes a variety of ways to apply these methods to practical problems. Although the emphasis is on using smoothing techniques to explore data graphically, the discussion also covers data analysis with nonparametric curves, as an extension of more standard parametric models. Intended as an introduction, with a focus on applications rather than on detailed theory, the book will be equally valuable for undergraduate and graduate students in statistics and for a wide range of scientists interested in statistical techniques.
The text makes extensive reference to S-Plus, a powerful computing environment for exploring data, and provides many S-Plus functions and example scripts. This material, however, is independent of the main body of text and may be skipped by readers not interested in S-Plus.


Язык: en

Рубрика: Computer science/

Статус предметного указателя: Готов указатель с номерами страниц

ed2k: ed2k stats

Год издания: 1997

Количество страниц: 193

Добавлена в каталог: 18.12.2008

Операции: Положить на полку | Скопировать ссылку для форума | Скопировать ID
blank
Предметный указатель
Nychka, D.      84 182
Observed significance      96 (see also $p$-value)
Orthogonal series, method of      see Projection method
Ostrowsky, E.      180
Owari - Wadunde, A.      185
Park, B. U.      10 34 180-182
Parzen, E.      3 129 182
Pearson, G. W.      48 182
percentile      60-62 174
Permutation test      44 80 86 87 89 110 112
Pitcher, C. R.      183
Plot, contour      7 9-12 23 24 32 35 43 44 127
Plot, image      7-9
Plot, probability      38 39
Plot, probability, Mahalanobis      39
Plot, scatter      6-8 10 36 42 48 54 57 58 60 61 91 92
Plot, slice      7-10
Poiner, I. R.      52 183
Poisson distribution      57 100 104 167 173
Prader, A.      179
Prediction interval      101
Pregibon, D.      182
Priede, I. G.      154 176 183 185
Priestley, I. B.      129 183
Profile      137 138 140 142 148 173
Proh, D.      183
Projection method      19 20 65 66
Projection pursuit      40 167
Proportional hazards model      62
Prvan, T.      35 176
Pseudo-likelihood ratio test      87-104 172 173
Purcell, E.      176
Qua, F.      48 182
Quadratic form      87 88 92 93 98 118 119 121 125
Quantile      59
Quesenberry, C. P.      18 182
Raid, T.      183
Rank test      110
Ratkowsky, D. A.      123 183
Raz, J.      80 140 183
Reference bands      41 42 47 81 82 89-91 93 94 110 119 120 122 172 173
Regression function      48 65 75 78 84 98 103 117 118 136 151 167 173
Relative risk      112-115
Repeated measurements      137 139 140 144 148 173 longitudinal)
Residual sum of squares      74 75 80 84 86 87 119 120 139 144 153 157
Residuals      65 82 91 92 94 96 139 144- 146 151 152
Rice, J. A.      74 139 147 183
Richardson, S. J.      62 183
Ripley, B. D.      23 183
Robinson, P. M.      133 134 147 183
Robustness      64 105
Rosenberg, P. S.      22 183
Rosenblatt, M.      3 38 129 133 147 176 179 183
Roughness penalty      65
Roussas, G. G.      147 175 183
Rowlingson, B.      126
Rowlingson, B. S.      178
Royston, P.      167 183
Rudemo, M.      32 184
Ruppert, D.      53 70 72 78 184 185
Ryan, B. F.      96 184
Ryan, T. A. Jr      184
Sacks, J.      182
Salini, J. P.      183
Sarda, P.      180
Saviotti, P. P.      184
Schou, G.      175
Schwartz, S. C.      20 184
Scott, D. W.      10-12 21 29 32 34 45 46 184 185
Scott, E. M.      184
Seheult, A.      180
Seifert, B.      75 184
Semiparametric approach      148
Semiparametric density estimation      20
Semiparametric regression      167
Senikas, V.      183
Severini, T. A.      104 184
Shapiro, S. S.      38 39 184
Sheather - Jones method      see Bandwidth selection plug-in
Sheather, S. J.      34 35 42 46 47 181 184
Shi, M.      148 184
Shoemaker, A. C.      182
Shyu, W. M.      177
Significance trace      89 93-96 105 106 125- 127 171
Silverman, B. W.      14 17 21 22 35 45 59 65 84 147 150 163 164 167 180 183 184
Simonoff, J. S.      22 30 184
skewness      1 2 14 33 38 41 59 60 83 135
Sliced inverse regression      167
Smoothing matrix      72 87 124 138 153 156
Smoothing parameter      see Bandwidth
Spatial variation      112 116 164
Speckman, P. L.      75 124 126 178 184
Spectral density      129
Sphere      12 173 174
Spiegelman, N. H.      104 178
Splines, smoothing      64 148 153
Splines, smoothing, multivariate adaptive regression      167
Sroka, L.      179
Standard deviation      3 21 31 32 37 40 49 69-71 84 110 111 114 115 120 170 171 173
Staniswalis, J. G.      104 184
StatLib      148
Stephens, M. A.      38 184
Stone, C. J.      32 185
Stone, M. A.      32 185
Stuetzle, W.      150 167 177 179
Sugden, D. E.      178
Survival data      see Data survival
Tapia, R. A.      184
Tarter, I. E.      20 182
Taylor series expansion      25-29 47 73 127
Taylor, J. M. G.      184
Taylor, N. C.      45 185
Terrell, G. R.      32 34 184 185
Test statistic      38 39 43 46 47 80 88 94 98 102 103 105 109 116 118 119 126 127
Thomas, M. R.      183
Thomas, R. W.      178
Thompson, J. R.      184
Tibshirani, R.      62 67 71 75 78 150 151 153 154 161-164 166- 168 177 181 185
Titterington, D. M.      84 114 116 126 175 180
Toscas, P.      183
Transformation      172
Transformation, logarithmic      96 135
Transformation, logistic      24 27
Transformation, smooth      167
Transformation, square root      29 114 116 127
Transformation, variance stabilising      109 114 167
Tsybakov, A. B.      135 147 181
Tukey, J. W.      29 185
Van Houwelingen, J. C.      104 182
Variability bands      29 30 45 46 75 76 80 81 83 85 89 105 140 153 172 173
Variance, estimation of      73-75 84 90 104 173
Varying coefficient model      160-162
Vasicek, D.      46 185
Veronise, S.      183
Vieu, P.      135 180 181
von Mises distribution      13
Wahba, G.      65 84 177 185
Wand, M. P.      15 16 21 22 26 33 46 53 67 70 72 179 182 184 185
Wang, Y. G.      183
Wassenberg, T. J.      183
Watson, G. S.      22 49 185
Watson, J. J.      154 183 185
Wavelets      65 66
Wehrly, O. E.      139 140 181 182
Weidong, P.      68 120 185
Weisberg, S.      10 104 177 185
Weiss, R. E.      184
Weixing, W.      185
Welsh, A. H.      104 185
Whitehead, R. R.      185
Whittle, P.      3 185
Wilk, I. B.      38 39 184
Witthames, P. R.      185
Wolf, A.      184
World Wide Web      148 169
Wright, E. M.      61 185
Xianmin, Z.      185
Xiaomin, C.      185
Yackel, J. W.      18 182
Yandell, B. S.      61 177 178
Yang, Y.      185
Ylvisaker, D.      182
Yongxing, Y.      185
Young, S. G.      12 121 126 185 186
Zeger, S. L.      148 186
Zhao, H.      178
1 2
blank
Реклама
blank
blank
HR
@Mail.ru
       © Электронная библиотека попечительского совета мехмата МГУ, 2004-2024
Электронная библиотека мехмата МГУ | Valid HTML 4.01! | Valid CSS! О проекте