Métodos de Regresión No Paramètrica / Javier Olaya Ochoa [Impreso]
Por: Olaya Ochoa, Javier [Autor].
Tipo de material:
TextoCali - Colombia: Universidad del Valle, 2012Edición: Primera edición.Descripción: 109 páginas : Ilustraciones blanco y negro, figuras y cuadros ; 17 X 24 centímetros.ISBN: 9789587650419.Tema(s): MÉTODOS DE REGRESIÓN
| REGRESIÓN NO PARAMETRICA | COLOMBIAClasificación CDD: 519.5 Resumen: La esencia del texto está en intentar comunicar de la manera más amigable posible, sin perder rigurosidad, un conjunto de técnicas que amplían las ideas generales del análisis de regresión. En cuanto a la rigurosidad, los lectores deben estar preparados en ideas básicas de cálculo, álgebra lineal, inferencia estadística paramétrica y no paramétrica y modelos lineales.
Este texto se concentra en el problema de la regresión no paramétrica vista desde diferentes ángulos. El lector encontrará aquí un resumen de los métodos de regresión no paramétrica que se usan con mayor frecuencia, incluyendo la regresión kernel, la suavización spline y la regresión lineal local, siguiendo todos a una introducción a los estimadores de series que presenta las ideas centrales de los métodos.
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Libros
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BIB Especializada de EAP de Ingeniería Agroecológica y Desarrollo Rural Filial - Vilcabamba Grau | 519.5 / O41 (Navegar estantería) | 1 | Disponible | SK10SEL00014 |
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| 519.5 / M385 Estadística y Muestra / | 519.5 / M77 Probabilidad y Estadística Aplicada a la Ingeniería / | 519.5 M83 Probabilidades de Inferencia Estadística / | 519.5 / O41 Métodos de Regresión No Paramètrica / | 519.5 / R81 Estadística Descriptiva e Inferencial / | 519.5 / SH47 Introducción a la Estadística / | 519.5 / SH47 Introducción a la Estadística / |
Bibliografìa en la página 103-107
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La esencia del texto está en intentar comunicar de la manera más amigable posible, sin perder rigurosidad, un conjunto de técnicas que amplían las ideas generales del análisis de regresión. En cuanto a la rigurosidad, los lectores deben estar preparados en ideas básicas de cálculo, álgebra lineal, inferencia estadística paramétrica y no paramétrica y modelos lineales.
Este texto se concentra en el problema de la regresión no paramétrica vista desde diferentes ángulos. El lector encontrará aquí un resumen de los métodos de regresión no paramétrica que se usan con mayor frecuencia, incluyendo la regresión kernel, la suavización spline y la regresión lineal local, siguiendo todos a una introducción a los estimadores de series que presenta las ideas centrales de los métodos.
Texto en español.
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