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Métodos de regresión no paramétrica

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    Métodos de regresión no paramétrica
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    La esencia del texto está en intentar comunicar de la manera más amigable posible, sin perder rigurosidad, un conjunto de técnicas que amplían las ideas generales del análisis de regresión. En cuanto a la rigurosidad, los lectores deben estar preparados en ideas básicas de cálculo, álgebra lineal, inferencia estadística paramétrica y no paramétrica y modelos lineales. 

    Este texto se concentra en el problema de la regresión no paramétrica vista desde diferentes ángulos. El lector encontrará aquí un resumen de los métodos de regresión no para métrica que se usan con mayor frecuencia, incluyendo la regresión kernel, la suavización spline y la regresión lineal local, siguiendo todos a una introducción a los estimadores de series que presenta las ideas centrales de los métodos. 

    Atributos LU

    TítuloMétodos de regresión no paramétrica
    AutorJavier Olaya Ochoa
    Tabla de ContenidoPrefacio

    1. Introducción
    2. Un estimador de la función de regresión
    3. Estimadores kernel
    4. Estimadores spline
    5. Modelos aditivos generalizados
    6. Respuestas múltiples

    Bibliografía
    Índice alfabético
    TipoLibro
    ISXN9789587650419
    Año de Edición2012
    Núm. Páginas110
    Peso (Físico)250
    Tamaño (Físico)17 x 24 cm
    Acabado (Físico)Rústica

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