Smoothing Splines, Wang, Yuedong

Автор: Paul H.C. Eilers, Brian D. Marx
Название: Practical Smoothing: The Joys of P-splines
ISBN: 1108482953 ISBN-13(EAN): 9781108482950
Издательство: Cambridge Academ
Рейтинг:
Цена: 57030.00 T
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.
Описание: P-splines are widely used in statistics and machine learning for smoothing out noise in data and to avoid overtraining. This practical guide covers theory and a range of standard and non-standard applications with code in R for professionals and researchers looking for a simple, flexible and powerful smoothing tool.

Автор: Wang, Yuedong
Название: Smoothing Splines
ISBN: 1420077554 ISBN-13(EAN): 9781420077551
Издательство: Taylor&Francis
Рейтинг:
Цена: 148010.00 T
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Автор: Eubank, Randall L.
Название: Nonparametric Regression and Spline Smoothing
ISBN: 0367579219 ISBN-13(EAN): 9780367579210
Издательство: Taylor&Francis
Рейтинг:
Цена: 48990.00 T
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Автор: Chong Gu
Название: Smoothing Spline ANOVA Models
ISBN: 1461453682 ISBN-13(EAN): 9781461453680
Издательство: Springer
Рейтинг:
Цена: 139750.00 T
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.
Описание: Updated to include the latest computational methods, this second edition explains how to use the `gss` R package and features expanded empirical studies, a reorganized content, and a further new appendix analyzing new and controversial topics in smoothing.

Автор: Eubank, Randall L.
Название: Nonparametric Regression and Spline Smoothing
ISBN: 0824793374 ISBN-13(EAN): 9780824793371
Издательство: Taylor&Francis
Рейтинг:
Цена: 148010.00 T
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Автор: Chong Gu
Название: Smoothing Spline ANOVA Models
ISBN: 1489989846 ISBN-13(EAN): 9781489989840
Издательство: Springer
Рейтинг:
Цена: 121110.00 T
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.
Описание: Updated to include the latest computational methods, this second edition explains how to use the `gss` R package and features expanded empirical studies, a reorganized content, and a further new appendix analyzing new and controversial topics in smoothing.

Автор: Kirov, G.H
Название: Approximation with Quasi-Splines
ISBN: 0750301813 ISBN-13(EAN): 9780750301817
Издательство: Taylor&Francis
Рейтинг:
Цена: 153120.00 T
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Автор: Chacуn Josй E., Duong Tarn
Название: Multivariate Kernel Smoothing and Its Applications
ISBN: 0367571730 ISBN-13(EAN): 9780367571733
Издательство: Taylor&Francis
Рейтинг:
Цена: 48990.00 T
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.
Описание: Kernel smoothing has greatly evolved since its inception to become an essential methodology in the Data Science tool kit for the 21st century. Its widespread adoption is due to its fundamental role for multivariate exploratory data analysis, as well as the crucial role it plays in composite solutions to complex data challenges.

Автор: Wolfgang H?rdle; Michael Schimek
Название: Statistical Theory and Computational Aspects of Smoothing
ISBN: 3790809306 ISBN-13(EAN): 9783790809305
Издательство: Springer
Рейтинг:
Цена: 81050.00 T
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.
Описание: One of the main applications of statistical smoothing techniques is nonparametric regression. Smoothing techniques in regression as well as other statistical methods are increasingly applied in biosciences and economics. Introduced are new developments in scatterplot smoothing and applications in statistical modelling.

Автор: Wand, M.P.
Название: Kernel Smoothing
ISBN: 0412552701 ISBN-13(EAN): 9780412552700
Издательство: Taylor&Francis
Рейтинг:
Цена: 183750.00 T
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Автор: Stasinopoulos, Mikis D. Rigby, Robert A. Heller, Gillian Z. Voudouris, Vlasios De Bastiani, Fernanda
Название: Flexible regression and smoothing
ISBN: 0367658062 ISBN-13(EAN): 9780367658069
Издательство: Taylor&Francis
Рейтинг:
Цена: 51030.00 T
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.
Описание: This book provides a broad overview of GAMLSS methodology and how it is implemented in R. It includes a comprehensive collection of real data examples, integrated code, and figures to illustrate the methods, and is supplemented by a website.

Автор: Lennart Svensson, Simo Sarkka
Название: Bayesian Filtering and Smoothing
ISBN: 1108926649 ISBN-13(EAN): 9781108926645
Издательство: Cambridge Academ
Рейтинг:
Цена: 36950.00 T
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.
Описание: Now in its second edition, this accessible text presents a unified Bayesian treatment of state-of-the-art filtering, smoothing, and parameter estimation algorithms for non-linear state space models. The book focuses on discrete-time state space models and carefully introduces fundamental aspects related to optimal filtering and smoothing. In particular, it covers a range of efficient non-linear Gaussian filtering and smoothing algorithms, as well as Monte Carlo-based algorithms. This updated edition features new chapters on constructing state space models of practical systems, the discretization of continuous-time state space models, Gaussian filtering by enabling approximations, posterior linearization filtering, and the corresponding smoothers. Coverage of key topics is expanded, including extended Kalman filtering and smoothing, and parameter estimation. The book's practical, algorithmic approach assumes only modest mathematical prerequisites, suitable for graduate and advanced undergraduate students. Many examples are included, with Matlab and Python code available online, enabling readers to implement algorithms in their own projects.