Haobo ren (15 risultati)
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Editore: VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG 2009
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Stochastic Inverse Regression and Reproducing Kernel Hilbert Space | with Applications in Functional Data Analysis | Haobo Ren | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2009 | VDM Verlag Dr. Müller | EAN 9783639177923 | Verantwortliche Person für die EU: OmniScriptum GmbH & Co. KG, Bah…nhofstr. 28, 66111 Saarbrücken, info[at]akademikerverlag[dot]de | Anbieter: preigu.
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Lingua: Inglese
Editore: VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG 2009
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Kartoniert / Broschiert. Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Ren HaoboHaobo Ren received his B.S. and M.S. in statistics from Peking nUniversity, China, and Ph.D in statistics from Texas A&M nUniversity, USA. He was working in the Bell L…abs as a member of ntechnical staff, then moved to pharma.
Lingua: Inglese
Editore: VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG 2009
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The basic philosophy of Functional Data Analysis (FDA) is to think of the observed data functions as elements of a possibly infinite-dimensional function space. Most of the current research topics on FDA focus on advancing theoretical t…ools and extending existing multivariate techniques to accommodate the infinite-dimensional nature of data. This monograph reports contributions on both fronts, where a unifying inverse regression theory for both themultivariate setting and functional data from a Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS) prospective is developed. We proposed a stochastic multiple-index model, two RKHS-related inverse regression procedures, a ``slicing'' approach and a kernel approach, as well as an asymptotic theory were introduced to the statistical framework. Some general computational issues of FDA were discussed, Somegeneral computational issues of FDA were discussed, which led to smoothed versions of the stochastic inverse regression methods.
