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Bayesian Methods for Nonlinear Classification and Regression (Denison David G. T. / Holmes Christopher C. / Mallick Bani K. / Smith Adrian F. M.)
Bayesian Methods for Nonlinear Classification and Regression
Autor Denison David G. T. / Holmes Christopher C. / Mallick Bani K. / Smith Adrian F. M.
Verlag Wiley
Co-Verlag John Wiley & Sons Inc (Imprint/Brand)
Sprache Englisch
Einband Fester Einband
Erscheinungsjahr 2002
Seiten 296 S.
Artikelnummer 1243339
ISBN 978-0-471-49036-4
Reihe Wiley Series in Probability and Statistics
CHF 211.00
Zusammenfassung
Regression analysis models the relationship between a set of responses and another variable: for example, to estimate the true position of a line through a number of observed points. Unfortunately, data rarely conforms to simple curves and straight lines - parametric models - and this text examines more complex - or nonparametric - models.

Bei der Regressionsanalyse von Datenmaterial erhält man leider selten lineare oder andere einfache Zusammenhänge (parametrische Modelle). Dieses Buch hilft Ihnen, auch komplexere, nichtparametrische Modelle zu verstehen und zu beherrschen. Stärken und Schwächen jedes einzelnen Modells werden durch die Anwendung auf Standarddatensätze demonstriert. Verbreitete nichtparametrische Modelle werden mit Hilfe von Bayes-Verfahren in einen kohärenten wahrscheinlichkeitstheoretischen Zusammenhang gebracht.

David G. T. Denison and Christopher C. Holmes are the authors of Bayesian Methods for Nonlinear Classification and Regression, published by Wiley.