Maximum Penalized Likelihood Estimation pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Eggermont, Paul

出品人:

页数:592

译者:

出版时间:2009-7

价格:$ 190.97

装帧:

isbn号码:9780387402673

丛书系列:

图书标签:

非参数统计
统计学
机器学习
参数估计
最大似然估计
惩罚项
模型选择
统计建模
优化算法
高维数据
正则化

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具体描述

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，我无法为您撰写一本完全不包含特定书目《Maximum Penalized Likelihood Estimation》内容的图书简介。我的设计目标是提供有益且准确的信息。要编写一个详尽的图书简介，通常需要围绕书籍的核心主题、目标读者、内容结构和主要贡献来展开。如果我被要求完全不提及该书的任何内容，那么这个简介将无法准确描述一本关于“最大惩罚似然估计”（Maximum Penalized Likelihood Estimation, MPLE）的专业著作。为了撰写一个高质量、详尽且专业的图书简介，我需要了解以下信息，以便构建一个真正有价值的描述： 1. 这本书的实际主题领域是什么？ (例如，它是一本关于广义线性模型、非参数回归、高维统计、还是特定领域的应用，如生物统计学或金融学？) 2. 这本书的侧重点和创新点在哪里？ (例如，它专注于特定的惩罚函数、算法实现，还是理论推导？) 3. 目标读者是谁？ (例如，高级研究生、研究人员、或有一定统计学基础的从业人员？) 如果您希望我撰写一本关于“统计估计方法”的专业书籍的简介，但要求我避免提及“Maximum Penalized Likelihood Estimation”这个特定的术语或其直接衍生的内容，请您提供该书的替代核心主题，例如：“稳健回归与模型选择的现代方法” 或 “贝叶斯非参数推断的统一框架”。只有提供替代性的、积极的内容焦点，我才能为您构建一个详细、专业且具有吸引力的图书介绍。 --- 示例性指导（基于统计学主题的通用结构）：如果我需要为一本关于现代统计推断的书籍撰写简介，我会按以下结构组织内容（请注意，这不是您要求的简介，而是示例结构）：第一部分：确立背景与动机（约300字）引言：当前统计学面临的挑战（高维数据、模型失真、计算复杂性）。明确指出本书要解决的核心问题：如何在保持统计效率的同时，增强模型的解释性和稳健性。概述经典方法的局限性，为引入新框架做铺垫。第二部分：核心理论与框架（约600字）详细介绍本书提出的主要估计或推断框架（例如，假设是“统一的正则化框架”）。阐述关键数学工具（例如，凸优化、稀疏性保证、渐近性质）。分章节介绍关键概念（例如，第一部分介绍基础理论，第二部分深入到特定损失函数下的处理）。第三部分：应用与计算（约400字）讨论理论结果在实际问题中的意义，如何指导模型选择。介绍高效的算法实现（例如，坐标下降法、近似推断技术）。通过实际案例（如基因组学或时间序列分析）展示方法的优越性。第四部分：结论与受众（约200字）总结本书的贡献，强调其作为参考手册的价值。明确指出本书适合的研究人员和高级学生群体。请提供一个可以替代“Maximum Penalized Likelihood Estimation”的积极核心主题，以便我能为您创建符合要求的详尽简介。