Автор: Philippe Barbe; Patrice Bertail Название: The Weighted Bootstrap ISBN: 0387944788 ISBN-13(EAN): 9780387944784 Издательство: Springer Рейтинг: Цена: 16769.00 р. Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.
Описание: This monograph provides an account of the asymptotic behaviour of the weighted bootstrap - a new statistical technique. Proofs are presented in detail, and a comparison is made of the various weighted schemes. Readers are assumed to have some familiarity with the concept of bootstraps.
Описание: This book provides an introduction to the bootstrap for readers who have professional interest in its methods but do not have a background in advanced mathematics. It offers reliable, authoritative coverage of the bootstrap`s considerable advantages as well as its drawbacks.
Автор: Efron Название: An Introduction to the Bootstrap ISBN: 0412042312 ISBN-13(EAN): 9780412042317 Издательство: Taylor&Francis Рейтинг: Цена: 22968.00 р. Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.
Описание: An exploration of the many different bootstrap techniques. It discusses useful statistical techniques through real data examples and covers nonparametric regression, density estimation, classification trees, and least median squares regression. There are numerous exercises.
Автор: Jun Shao; Dongsheng Tu Название: The Jackknife and Bootstrap ISBN: 1461269032 ISBN-13(EAN): 9781461269038 Издательство: Springer Рейтинг: Цена: 46118.00 р. Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.
Описание: The resampling methods replace theoreti- cal derivations required in applying traditional methods (such as substitu- tion and linearization) in statistical analysis by repeatedly resampling the original data and making inferences from the resamples.
Автор: Kenichi Shimizu Название: Bootstrapping Stationary ARMA-GARCH Models ISBN: 3834809926 ISBN-13(EAN): 9783834809926 Издательство: Springer Рейтинг: Цена: 10760.00 р. Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.
Описание: Im Jahre 1979 hat Bradley Efron mit seiner Arbeit Bootstrap Methods: Another Look at the Jackknife das Tor zu einem in den vergangenen 30 Jahren intensiv bearbeiteten Forschungsgebiet aufgestoen. Die simulationsbasierte Methode des Bootstraps hat sich in den verschiedensten Bereichen als ein auerordentlich - ?zientes Werkzeug zur Approximation der stochastischen Fluktuation eines Sch- zers um die zu schatzende Groe erwiesen. Prazise Kenntnis dieser stochastischen Fluktuation ist zum Beispiel notwendig, um Kon?denzbereiche fur Schatzer an- geben, die die unbekannte interessierende Groe mit einer vorgegebenen Wa- scheinlichkeit von, sagen wir, 95 oder 99% enthalten. In vielen Fallen und bei korrekter Anwendung ist das Bootstrapverfahren dabei der konkurrierenden und auf der Approximation durch eine Normalverteilung basierenden Methode ub- legen. Die Anzahl der Publikationen im Bereich des Bootstraps ist seit 1979 in einem atemberaubenden Tempo angestiegen. Die wesentliche und im Grunde e- fache Idee des Bootstraps ist die Erzeugung vieler (Pseudo-) Datensatze, die von ihrer wesentlichen stochastischen Struktur dem Ausgangsdatensatz moglichst a- lich sind. Die aktuellen Forschungsinteressen im Umfeld des Bootstraps bewegen sich zu einem groen Teil im Bereich der stochastischen Prozesse. Hier stellt sich die zusatzliche Herausforderung, bei der Erzeugung die Abhangigkeitsstruktur der Ausgangsdaten adaquat zu imitieren. Dabei ist eine prazise Analyse der zugrunde liegenden Situation notwendig, um beurteilen zu konnen, welche Abhangigkei- aspekte fur das Verhalten der Schatzer wesentlich sind und welche nicht, um a- reichend komplexe, aber eben auch moglichst einfache Resamplingvorschlage fur die Erzeugung der Bootstrapdaten entwickeln zu konnen.
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