Métodos de regresión no paramétrica
La esencia del texto est? en intentar comunicar de la manera m?s amigable posible, sin perder rigurosidad, un conjunto de t?cnicas que ampl?an las ideas generales del an?lisis de regresi?n. en cuanto a la rigurosidad, los lectores deben est
La esencia del texto est? en intentar comunicar de la manera m?s amigable posible, sin perder rigurosidad, un conjunto de t?cnicas que ampl?an las ideas generales del an?lisis de r...
Ideal para lectores que buscan probabilidad y estadística.
Lo más valioso de esta edición es su combinación de ficha clara, navegación rápida y datos bibliográficos visibles en un solo lugar.
La esencia del texto est? en intentar comunicar de la manera m?s amigable posible, sin perder rigurosidad, un conjunto de t?cnicas que ampl?an las ideas generales del an?lisis de regresi?n.
En cuanto a la rigurosidad, los lectores deben estar preparados en ideas b?sicas de c?lculo, ?lgebra lineal, inferencia estad?stica param?trica y no param?trica y modelos lineales.?Este texto se concentra en el problema de la regresi?n no param?trica vista desde diferentes ?ngulos. El lector encontrar?
aqu? un resumen de los m?todos de regresi?n no para m?trica que se usan con mayor frecuencia, incluyendo la regresi?n kernel, la suavizaci?n spline y la regresi?n lineal local, siguiendo todos a una introducci?n a los estimadores de series que presenta las ideas centrales de los m?todos.?
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