Giné evarist (100 risultati)
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Serie: Progress in Probability, Libro 29 di 63. Libro 29 di 63 - Progress in Probability
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Editore: Cambridge University Press 2021
Serie: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Libro 29 di 46. Libro 29 di 46 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
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Serie: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Libro 29 di 46. Libro 29 di 46 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
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Editore: Cambridge University Press 2021
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Editore: Cambridge University Press 2021
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Serie: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Libro 29 di 46. Libro 29 di 46 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
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Editore: Cambridge University Press 2021
Serie: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Libro 29 di 46. Libro 29 di 46 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
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Serie: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Libro 29 di 46. Libro 29 di 46 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
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Editore: Cambridge University Press 2021
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Editore: Cambridge University Press 2015
Serie: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Libro 29 di 46. Libro 29 di 46 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
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Editore: Cambridge University Press 2021
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Editore: Cambridge University Press 2015
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Editore: Birkhäuser 2004
Serie: Progress in Probability, Libro 48 di 63. Libro 48 di 63 - Progress in Probability
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Editore: Cambridge University Press, GB 2015
Serie: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Libro 29 di 46. Libro 29 di 46 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
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Hardback. Condizione: New. In nonparametric and high-dimensional statistical models, the classical Gauss-Fisher-Le Cam theory of the optimality of maximum likelihood estimators and Bayesian posterior inference does not apply, and new foundations and ideas have been developed in the past several decades. This book gives a coheren…t account of the statistical theory in infinite-dimensional parameter spaces. The mathematical foundations include self-contained 'mini-courses' on the theory of Gaussian and empirical processes, on approximation and wavelet theory, and on the basic theory of function spaces. The theory of statistical inference in such models - hypothesis testing, estimation and confidence sets - is then presented within the minimax paradigm of decision theory. This includes the basic theory of convolution kernel and projection estimation, but also Bayesian nonparametrics and nonparametric maximum likelihood estimation. In the final chapter, the theory of adaptive inference in nonparametric models is developed, including Lepski's method, wavelet thresholding, and adaptive inference for self-similar functions.
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Editore: Birkhäuser 2012
Serie: Progress in Probability, Libro 29 di 63. Libro 29 di 63 - Progress in Probability
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