Smoothing Splines

Una classe generale di tecniche di modellazione potenti e flessibili: la levigatura delle scanalature ha attirato una grande attenzione della ricerca negli ultimi anni ed è stata ampiamente utilizzata in molte aree di applicazione, dalla medicina all'economia. Smoothing Splines: Metodi e applicazioni copre i modelli di base di smoothing spline, tra cui polinomiale, periodica, sferica, sottile, platina, L e partial spline, nonché modelli più avanzati come smoothing spline, ANOVA, extended and generalized smoothing spline, ANOVA vector spline, regressione non parametrica non lineare, regressione semiparametrica e modelli semiparametrici a effetti misti. Presenta inoltre metodi per la selezione e l'inferenza del modello. Il libro fornisce quadri unificati per l'inferenza di stima e l'implementazione del software utilizzando le forme generali dei modelli spline di smoothing non parametrici/semiparametrici, lineari/non lineari e fissi/misti. La teoria della riproduzione dello spazio di Hilbert del kernel (RKHS) viene utilizzata per presentare vari modelli di spline di levigatura in modo unificato. Sebbene questo approccio possa essere tecnico e difficile, l'autore rende accessibile ai professionisti e agli studenti la metodologia avanzata di smoothing spline basata su RKHS. Offre una delicata introduzione a RKHS, mantiene la teoria a un livello minimo e spiega come RKHS può essere utilizzato per costruire modelli spline. Smoothing Splines offre un mix equilibrato di metodologia, calcolo, implementazione, software e applicazioni. Utilizza R per eseguire tutte le analisi dei dati e include una serie di esempi di dati reali provenienti da astronomia, economia, medicina e meteorologia. I codici per tutti gli esempi insieme agli sviluppi correlati possono essere trovati sulla pagina web del libro. . Lingua: Inglese