Gulati / Padgett | Parametric and Nonparametric Inference from Record-Breaking Data | E-Book | sack.de
E-Book

E-Book, Englisch, Band 172, 117 Seiten, eBook

Reihe: Lecture Notes in Statistics

Gulati / Padgett Parametric and Nonparametric Inference from Record-Breaking Data


2003
ISBN: 978-0-387-21549-5
Verlag: Springer US
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

E-Book, Englisch, Band 172, 117 Seiten, eBook

Reihe: Lecture Notes in Statistics

ISBN: 978-0-387-21549-5
Verlag: Springer US
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark



By providing a comprehensive look at statistical inference from record-breaking data in both parametric and nonparametric settings, this book treats the area of nonparametric function estimation from such data in detail.

Its main purpose is to fill this void on general inference from record values.

Statisticians, mathematicians, and engineers will find the book useful as a research reference. It can also serve as part of a graduate-level statistics or mathematics course.

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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


1. Introduction.- 2. Preliminaries and Early Work.- 3. Parametric Inference.- 4. Nonparametric Inference—Genesis.- 5. Smooth Function Estimation.- 6. Bayesian Models.- 7. Record Models with Trend.- References.



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