Data-analytic approaches to regression problems, arising from many scientific disciplines are described in this book. The aim of these nonparametric methods is to relax assumptions on the form of a regression function and to let data search for a suitable function that describes the data well. The use of these nonparametric functions with parametric techniques can yield very powerful data analysis tools. Local polynomial modeling and its applications provides an up-to-date picture on state-of-the-art nonparametric regression techniques. The emphasis of the book is on methodologies rather than on theory, with a particular focus on applications of nonparametric techniques to various statistical problems. High-dimensional data-analytic tools are presented, and the book includes a variety of examples. This will be a valuable reference for research and applied statisticians, and will serve as a textbook for graduate students and others interested in nonparametric regression.
具体描述
读后感
刚开始读。 因为想做large data方面的东西 看书看paper总是看到非参方面的技术, spline, kernel, wavelet等等，因为没有修过这课，所以想补补。 朋友推荐了这一本，大概翻了一下念了两章，觉得这书写得浅显易懂，语言流畅。是本小书，期待半个月能啃完。
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用户评价
昨天讲完了ch5。如释重负。
评分推导基本都有 挺好
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