Semiparametric Methods in Econometrics: Lecture Notes in Statistics, cartea 131
Autor Joel L. Horowitzen Limba Engleză Paperback – 30 apr 1998
Din seria Lecture Notes in Statistics
- 15%
Preț: 618.19 lei - 15%
Preț: 633.43 lei -
Preț: 450.64 lei - 18%
Preț: 907.64 lei - 8%
Preț: 552.50 lei - 15%
Preț: 616.64 lei - 18%
Preț: 1183.54 lei - 18%
Preț: 909.21 lei - 18%
Preț: 906.03 lei - 15%
Preț: 607.49 lei -
Preț: 367.52 lei - 15%
Preț: 608.90 lei - 15%
Preț: 611.12 lei -
Preț: 378.78 lei - 15%
Preț: 605.33 lei - 15%
Preț: 673.53 lei - 15%
Preț: 617.80 lei - 15%
Preț: 620.23 lei -
Preț: 367.85 lei - 15%
Preț: 611.74 lei - 15%
Preț: 622.91 lei -
Preț: 364.92 lei - 18%
Preț: 848.72 lei - 15%
Preț: 609.85 lei - 15%
Preț: 623.70 lei -
Preț: 364.56 lei - 15%
Preț: 623.52 lei - 15%
Preț: 622.59 lei - 18%
Preț: 750.16 lei - 15%
Preț: 616.45 lei - 18%
Preț: 1059.82 lei - 15%
Preț: 618.34 lei -
Preț: 369.19 lei - 15%
Preț: 613.36 lei - 15%
Preț: 623.62 lei - 5%
Preț: 687.10 lei - 15%
Preț: 610.94 lei -
Preț: 382.87 lei - 15%
Preț: 617.39 lei - 18%
Preț: 695.39 lei -
Preț: 374.60 lei - 15%
Preț: 613.15 lei - 15%
Preț: 608.96 lei -
Preț: 376.77 lei - 15%
Preț: 615.98 lei -
Preț: 367.04 lei - 15%
Preț: 621.01 lei
Preț: 609.53 lei
Preț vechi: 717.09 lei
-15%
Puncte Express: 914
Preț estimativ în valută:
107.77€ • 126.97$ • 93.97£
107.77€ • 126.97$ • 93.97£
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 10-24 aprilie
Specificații
ISBN-13: 9780387984773
ISBN-10: 0387984771
Pagini: 220
Ilustrații: X, 220 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 13 mm
Greutate: 0.34 kg
Ediția:1998
Editura: Springer
Colecția Lecture Notes in Statistics
Seria Lecture Notes in Statistics
Locul publicării:New York, NY, United States
ISBN-10: 0387984771
Pagini: 220
Ilustrații: X, 220 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 13 mm
Greutate: 0.34 kg
Ediția:1998
Editura: Springer
Colecția Lecture Notes in Statistics
Seria Lecture Notes in Statistics
Locul publicării:New York, NY, United States
Public țintă
ResearchCuprins
1. Introduction.- 2. Single-Index Models.- 2.1 Definition of a Single-Index Model.- 2.2 Why Single-Index Models Are Useful.- 2.3 Other Approaches to Dimension Reduction.- 2.4 Identification of Single-Index Models.- 2.5 EstimatingGin a Single-Index Modei.- 2.6 Optimization Estimators ofß.- 2.7 Direct Semiparametric Estimators.- 2.8 Bandwidth Selection.- 2.9 An Empirical Example.- 3. Binary Response Models.- 3.1 Random-Coefficients Models.- 3.2 Identification.- 3.3 Estimation.- 3.4 Extensions of the Maximum Score and Smoothed Maximum Score Estimators.- 3.5 An Empirical Example.- 4. Deconvolution Problems.- 4.1 A Model of Measurement Error.- 4.2 Models for Panel Data.- 4.3 Extensions.- 4.4 An Empirical Example.- 5. Transformation Models.- 5.1 Estimation with ParametricTand NonparametricF.- 5.2 Estimation with NonparametricTand ParametricF.- 5.3 Estimation when BothTandFare Nonparametric.- 5.4 Predicting Y Conditional onX.- 5.5 An Empirical Example.- Appendix: Nonparametric Estimation.- A.1 Nonparametric Density Estimation.- A.2 Nonparametric Mean Regression.- References.