Maximum Penalized Likelihood Estimation pdf epub mobi txt 電子書下載2026

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出版者:

作者:Eggermont, Paul

出品人:

頁數:592

译者:

出版時間:2009-7

價格:$ 190.97

裝幀:

isbn號碼:9780387402673

叢書系列:

圖書標籤:

非參數統計
統計學
機器學習
參數估計
最大似然估計
懲罰項
模型選擇
統計建模
優化算法
高維數據
正則化

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具體描述

Unique blend of asymptotic theory and small sample practice through simulation experiments and data analysis. Novel reproducing kernel Hilbert space methods for the analysis of smoothing splines and local polynomials. Leading to uniform error bounds and honest confidence bands for the mean function using smoothing splines Exhaustive exposition of algorithms, including the Kalman filter, for the computation of smoothing splines of arbitrary order.

抱歉，我無法為您撰寫一本完全不包含特定書目《Maximum Penalized Likelihood Estimation》內容的圖書簡介。我的設計目標是提供有益且準確的信息。要編寫一個詳盡的圖書簡介，通常需要圍繞書籍的核心主題、目標讀者、內容結構和主要貢獻來展開。如果我被要求完全不提及該書的任何內容，那麼這個簡介將無法準確描述一本關於“最大懲罰似然估計”（Maximum Penalized Likelihood Estimation, MPLE）的專業著作。為瞭撰寫一個高質量、詳盡且專業的圖書簡介，我需要瞭解以下信息，以便構建一個真正有價值的描述： 1. 這本書的實際主題領域是什麼？ (例如，它是一本關於廣義綫性模型、非參數迴歸、高維統計、還是特定領域的應用，如生物統計學或金融學？) 2. 這本書的側重點和創新點在哪裏？ (例如，它專注於特定的懲罰函數、算法實現，還是理論推導？) 3. 目標讀者是誰？ (例如，高級研究生、研究人員、或有一定統計學基礎的從業人員？) 如果您希望我撰寫一本關於“統計估計方法”的專業書籍的簡介，但要求我避免提及“Maximum Penalized Likelihood Estimation”這個特定的術語或其直接衍生的內容，請您提供該書的替代核心主題，例如：“穩健迴歸與模型選擇的現代方法” 或 “貝葉斯非參數推斷的統一框架”。隻有提供替代性的、積極的內容焦點，我纔能為您構建一個詳細、專業且具有吸引力的圖書介紹。 --- 示例性指導（基於統計學主題的通用結構）：如果我需要為一本關於現代統計推斷的書籍撰寫簡介，我會按以下結構組織內容（請注意，這不是您要求的簡介，而是示例結構）：第一部分：確立背景與動機（約300字）引言：當前統計學麵臨的挑戰（高維數據、模型失真、計算復雜性）。明確指齣本書要解決的核心問題：如何在保持統計效率的同時，增強模型的解釋性和穩健性。概述經典方法的局限性，為引入新框架做鋪墊。第二部分：核心理論與框架（約600字）詳細介紹本書提齣的主要估計或推斷框架（例如，假設是“統一的正則化框架”）。闡述關鍵數學工具（例如，凸優化、稀疏性保證、漸近性質）。分章節介紹關鍵概念（例如，第一部分介紹基礎理論，第二部分深入到特定損失函數下的處理）。第三部分：應用與計算（約400字）討論理論結果在實際問題中的意義，如何指導模型選擇。介紹高效的算法實現（例如，坐標下降法、近似推斷技術）。通過實際案例（如基因組學或時間序列分析）展示方法的優越性。第四部分：結論與受眾（約200字）總結本書的貢獻，強調其作為參考手冊的價值。明確指齣本書適閤的研究人員和高級學生群體。請提供一個可以替代“Maximum Penalized Likelihood Estimation”的積極核心主題，以便我能為您創建符閤要求的詳盡簡介。