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Avis sur Statistical Modeling Using Local Gaussian Approximation Format Broché - Livre Économie

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Présentation Statistical Modeling Using Local Gaussian Approximation Format Broché
- Livre Économie

Livre Économie - Støve, Bard - 01/10/2021 - Broché - Langue : Anglais

Auteur(s) : Støve, Bard - Tjøstheim, Dag - Otneim, Hakon

Editeur : Elsevier Science Publishing Co Inc

Langue : Anglais

Parution : 01/10/2021

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 458

Expédition : 736

Dimensions : 15.6 x 22.9 x 2.8

ISBN : 9780128158616

Résumé :
Statistical Modeling using Local Gaussian Approximation extends powerful characteristics of the Gaussian distribution, perhaps, the most well-known and most used distribution in statistics, to a large class of non-Gaussian and nonlinear situations through local approximation. This extension enables the reader to follow new methods in assessing dependence and conditional dependence, in estimating probability and spectral density functions, and in discrimination. Chapters in this release cover Parametric, nonparametric, locally parametric, Dependence, Local Gaussian correlation and dependence, Local Gaussian correlation and the copula, Applications in finance, and more. Additional chapters explores Measuring dependence and testing for independence, Time series dependence and spectral analysis, Multivariate density estimation, Conditional density estimation, The local Gaussian partial correlation, Regression and conditional regression quantiles, and a A local Gaussian Fisher discriminant.

Biographie:
Dag Tj?stheim is Emeritus Professor, Department of Mathematics, University of Bergen. He has a PhD in applied mathematics from Princeton University (1974). He has authored more than 120 papers in international journals. He is a member of the Norwegian Academy of Sciences and has received several prizes for his scientific work. His main interests are in econometrics, nonlinear time series, nonparametric methods, modeling of dependence, spatial variables, and fishery statistics.

Sommaire:
1. Introduction
2. Parametric, nonparametric, locally parametric
3. Dependence
4. Local Gaussian correlation and dependence
5. Local Gaussian correlation and the copula
6. Applications in finance
7. Measuring dependence and testing for independence
8. Time series dependence and spectral analysis
9. Multivariate density estimation
10. Conditional density estimation
11. The local Gaussian partial correlation
12. Regression and conditional regression quantiles
13. A local Gaussian Fisher discriminant

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Statistical Modeling Using Local Gaussian Approximation - Støve, Bard

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