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Regression Analysis Under A Priori Parameter Restrictions - Pavel S. Knopov/ Arnold S. Korkhin
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Regression Analysis Under A Priori Parameter Restrictions - Allen Gerlach
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Regression Analysis Under A Priori Parameter Restrictions - novo libro

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This monograph focuses on the construction of regression models with linear and non-linear constrain inequalities from the theoretical point of view. In includes analysis of the propertie… mais…

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Regression Analysis Under A Priori Parameter Restrictions - Pavel S. Knopov/ Arnold S. Korkhin
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Regression Analysis Under A Priori Parameter Restrictions - novo libro

2011, ISBN: 9781461405740

eBooks, eBook Download (PDF), 2012, [PU: Springer New York], Springer New York, 2011

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Dados bibliográficos do melhor livro correspondente

Pormenores referentes ao livro

Dados detalhados do livro - Regression Analysis Under A Priori Parameter Restrictions


EAN (ISBN-13): 9781461405740
ISBN (ISBN-10): 1461405742
Ano de publicação: 2011
Editor/Editora: Springer-Verlag GmbH
233 Páginas
Língua: eng/Englisch

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Número ISBN/EAN: 1461405742

Número ISBN - Ortografia alternativa:
1-4614-0574-2, 978-1-4614-0574-0
Ortografia alternativa e termos de pesquisa relacionados:
Autor do livro: pavel, knop, arnold, allen
Título do livro: prior, analysis


Dados da editora

Autor: Pavel S. Knopov; Arnold S. Korkhin
Título: Springer Optimization and Its Applications; Regression Analysis Under A Priori Parameter Restrictions
Editora: Springer; Springer US
234 Páginas
Ano de publicação: 2011-09-28
New York; NY; US
Língua: Inglês
96,29 € (DE)
99,00 € (AT)
118,00 CHF (CH)
Available
XIV, 234 p.

EA; E107; eBook; Nonbooks, PBS / Mathematik/Sonstiges; Unternehmensforschung; Verstehen; Computational Modeling; Inequality Restrictions; Predictive Regression; Statistical Regression; B; Operations Research, Management Science; Statistical Theory and Methods; Probability Theory; Mathematics and Statistics; Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; Stochastik; BC

Problems are described and studied in a clear, precise, and rigorous method and include: calculation of estimates for regression parameters, determination of their asymptotic properties and accuracy of estimation, point and interval prediction by the regression, parameters of which are estimatedunder inequality constraints. The authors’ approach lends itself to numerous applications in various practical problems, several of which are discussed in detail.
Presents four central topics in stochastic optimization: calculation of parameter estimates, the asymptotic theory of estimates, estimation theory for small samples, and prediction theory Describes applications to practical problems from various areas of study including econometrics, clinical medicine, and several other experimental sciences Considers the problems of prediction by means of linear regression in the context of small samples

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