Jeffrey Hart

Nonparametric Smoothing and Lack-of-Fit Tests (eBook, PDF)

• Format: PDF

Produktbeschreibung

This book is an essential reference for applied and theoretical statisticians interested in the theory and applications of fitting probability models to data.

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Produktdetails

• Verlag: Springer US
• Seitenzahl: 288
• Erscheinungstermin: 14. März 2013
• Englisch
• ISBN-13: 9781475727227
• Artikelnr.: 43993506

Inhaltsangabe

1. Introduction.- 2. Some Basic Ideas of Smoothing.- 3. Statistical Properties of Smoothers.- 4. Data-Driven Choice of Smoothing Parameters.- 5. Classical Lack-of-Fit Tests.- 6. Lack-of-Fit Tests Based on Linear Smoothers.- 7. Testing for Association via Automated Order Selection.- 8. Data-Driven Lack-of-Fit Tests for General Parametric Models.- 9. Extending the Scope of Application.- 10. Some Examples.- A.2. Bounds for the Distribution of Tcusum.- References.