Cantitate/Preț
Produs

When Does Bootstrap Work?: Lecture Notes in Statistics, cartea 77

Autor Enno Mammen
en Limba Engleză Paperback – 29 iul 1992

Din seria Lecture Notes in Statistics

Preț: 69171 lei

Preț vechi: 84354 lei
-18%

Puncte Express: 1038

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 09-23 iulie

Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit pentru acest produs Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.

Specificații

ISBN-13: 9780387978673
ISBN-10: 0387978674
Pagini: 212
Ilustrații: VI, 201 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 12 mm
Greutate: 0.33 kg
Ediția:Softcover reprint of the original 1st ed. 1992
Editura: Springer
Colecția Lecture Notes in Statistics
Seria Lecture Notes in Statistics

Locul publicării:New York, NY, United States

Public țintă

Research

Cuprins

0. Introduction.- 1. Bootstrap and Asymptotic Normality.- 1. Introduction.- 2. Bootstrapping linear functionals. The i.i.d. case.- 3. Bootstrapping smooth functionals.- 4. Bootstrap and wild bootstrap in non i.i.d. models.- 5. Some simulations.- 6. Proofs.- Figures.- 2. An Example Where Bootstrap Fails: Comparing Nonparametric Versus Parametric Regression Fits.- 1. A goodness-of-fit test.- 2. How to bootstrap. Bootstrap and wild bootstrap.- 3. Proofs.- 3. A Bootstrap Success Story: Using Nonparametric Density Estimates in K-Sample Problems.- 1. Bootstrap tests.- 2. Bootstrap confidence regions.- 3. Proofs.- 4. A Bootstrap Test on the Number of Modes of a Density.- 1. Introduction.- 2. The number of modes of a kernel density estimator.- 3. Bootstrapping the test statistic.- 4. Proofs.- Figures.- 5. Higher-Order Accuracy of Bootstrap for Smooth Functionals.- 1. Introduction.- 2. Bootstrapping smooth functionals.- 3. Some more simulations. Bootstrapping an M-estimate.- 4. Proof of the theorem.- Figures.- 6. Bootstrapping Linear Models.- 1. Bootstrapping the least squares estimator.- 2. Bootstrapping F-tests.- 3. Proof of Theorem 3.- 7. Bootstrapping Robust Regression.- 1. Introduction.- 2. Bootstrapping M-estimates.- 3. Stochastic expansions of M-estimates.- 4. Proofs.- Figures.- 8. Bootstrap and wild Bootstrap for High-Dimensional Linear Random Design Models.- 1. Introduction.- 2. Consistency of bootstrap for linear contrasts.- 3. Accuracy of the bootstrap.- 4. Bootstrapping F-tests.- 5. Proofs.- Tables.- Figures.- 9. References.