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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches
| Autor: | |
| Titel: | |
| ISBN-Nummer: |
Detailangaben zum Buch - Regression Analysis Under A Priori Parameter Restrictions
EAN (ISBN-13): 9781461405740
ISBN (ISBN-10): 1461405742
Erscheinungsjahr: 2011
Herausgeber: Springer-Verlag GmbH
233 Seiten
Sprache: eng/Englisch
Buch in der Datenbank seit 2012-10-09T16:05:49+02:00 (Zurich)
Detailseite zuletzt geändert am 2023-11-16T13:28:33+01:00 (Zurich)
ISBN/EAN: 9781461405740
ISBN - alternative Schreibweisen:
1-4614-0574-2, 978-1-4614-0574-0
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: pavel, knop, arnold, allen
Titel des Buches: prior, analysis
Daten vom Verlag:
Autor/in: Pavel S. Knopov; Arnold S. Korkhin
Titel: Springer Optimization and Its Applications; Regression Analysis Under A Priori Parameter Restrictions
Verlag: Springer; Springer US
234 Seiten
Erscheinungsjahr: 2011-09-28
New York; NY; US
Sprache: Englisch
96,29 € (DE)
99,00 € (AT)
118,00 CHF (CH)
Available
XIV, 234 p.
EA; E107; eBook; Nonbooks, PBS / Mathematik/Sonstiges; Unternehmensforschung; Verstehen; Computational Modeling; Inequality Restrictions; Predictive Regression; Statistical Regression; B; Operations Research, Management Science; Statistical Theory and Methods; Probability Theory; Mathematics and Statistics; Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; Stochastik; BC
Problems are described and studied in a clear, precise, and rigorous method and include: calculation of estimates for regression parameters, determination of their asymptotic properties and accuracy of estimation, point and interval prediction by the regression, parameters of which are estimatedunder inequality constraints. The authors’ approach lends itself to numerous applications in various practical problems, several of which are discussed in detail.Presents four central topics in stochastic optimization: calculation of parameter estimates, the asymptotic theory of estimates, estimation theory for small samples, and prediction theory Describes applications to practical problems from various areas of study including econometrics, clinical medicine, and several other experimental sciences Considers the problems of prediction by means of linear regression in the context of small samples
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