Produktbild: Computational Statistics

Computational Statistics 2nd Edition

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

06.11.2012

Verlag

John Wiley & Sons Inc

Seitenzahl

496

Maße (L/B/H)

24/16.1/3.1 cm

Gewicht

897 g

Auflage

2nd edition

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-470-53331-4

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

06.11.2012

Verlag

John Wiley & Sons Inc

Seitenzahl

496

Maße (L/B/H)

24/16.1/3.1 cm

Gewicht

897 g

Auflage

2nd edition

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-470-53331-4

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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  • Produktbild: Computational Statistics
  • PREFACE xv
     
    ACKNOWLEDGMENTS xvii
     
    1 REVIEW 1
     
    1.1 Mathematical Notation 1
     
    1.2 Taylor's Theorem and Mathematical Limit Theory 2
     
    1.3 Statistical Notation and Probability Distributions 4
     
    1.4 Likelihood Inference 9
     
    1.5 Bayesian Inference 11
     
    1.6 Statistical Limit Theory 13
     
    1.7 Markov Chains 14
     
    1.8 Computing 17
     
    PART I OPTIMIZATION
     
    2 OPTIMIZATION AND SOLVING NONLINEAR EQUATIONS 21
     
    2.1 Univariate Problems 22
     
    2.2 Multivariate Problems 34
     
    Problems 54
     
    3 COMBINATORIAL OPTIMIZATION 59
     
    3.1 Hard Problems and NP-Completeness 59
     
    3.2 Local Search 65
     
    3.3 Simulated Annealing 68
     
    3.4 Genetic Algorithms 75
     
    3.5 Tabu Algorithms 85
     
    Problems 92
     

    4 EM OPTIMIZATION METHODS 97
     
    4.1 Missing Data, Marginalization, and Notation 97
     
    4.2 The EM Algorithm 98
     
    4.3 EM Variants 111
     
    Problems 121
     
    PART II INTEGRATION AND SIMULATION
     
    5 NUMERICAL INTEGRATION 129
     
    5.1 Newton-Côtes Quadrature 129
     

    5.2 Romberg Integration 139
     
    5.3 Gaussian Quadrature 142
     
    5.4 Frequently Encountered Problems 146
     
    Problems 148
     
    6 SIMULATION AND MONTE CARLO INTEGRATION 151
     
    6.1 Introduction to the Monte Carlo Method 151
     
    6.2 Exact Simulation 152
     
    6.3 Approximate Simulation 163
     
    6.4 Variance Reduction Techniques 180
     
    Problems 195
     
    7 MARKOV CHAIN MONTE CARLO 201
     
    7.1 Metropolis-Hastings Algorithm 202
     
    7.2 Gibbs Sampling 209
     
    7.3 Implementation 218
     
    Problems 230
     
    8 ADVANCED TOPICS IN MCMC 237
     
    8.1 Adaptive MCMC 237
     
    8.2 Reversible Jump MCMC 250
     
    8.3 Auxiliary Variable Methods 256
     
    8.4 Other Metropolis-Hastings Algorithms 260
     
    8.5 Perfect Sampling 264
     
    8.6 Markov Chain Maximum Likelihood 268
     
    8.7 Example: MCMC for Markov Random Fields 269
     
    Problems 279
     
    PART III BOOTSTRAPPING
     
    9 BOOTSTRAPPING 287
     
    9.1 The Bootstrap Principle 287
     
    9.2 Basic Methods 288
     
    9.3 Bootstrap Inference 292
     
    9.4 Reducing Monte Carlo Error 302
     
    9.5 Bootstrapping Dependent Data 303
     
    9.6 Bootstrap Performance 315
     
    9.7 Other Uses of the Bootstrap 316
     
    9.8 Permutation Tests 317
     
    Problems 319
     
    PART IV DENSITY ESTIMATION AND SMOOTHING
     
    10 NONPARAMETRIC DENSITY ESTIMATION 325
     
    10.1 Measures of Performance 326
     
    10.2 Kernel Density Estimation 327
     
    10.3 Nonkernel Methods 341
     
    10.4 Multivariate Methods 345
     
    Problems 359
     
    11 BIVARIATE SMOOTHING 363
     
    11.1 Predictor-Response Data 363
     
    11.2 Linear Smoothers 365
     
    11.3 Comparison of Linear Smoothers 377
     
    11.4 Nonlinear Smoothers 379
     
    11.5 Confidence Bands 384
     
    11.6 General Bivariate Data 388
     
    Problems 389
     
    12 MULTIVARIATE SMOOTHING 393
     
    12.1 Predictor-Response Data 393
     
    12.2 General Multivariate Data 413
     
    Problems 416
     
    DATA ACKNOWLEDGMENTS 421
     
    REFERENCES 423
     
    INDEX 457