Eggermont / Lariccia

Maximum Penalized Likelihood Estimation

Volume I: Density Estimation

Springer New York

ISBN 978-1-07-161244-6

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Bibliografische Daten

eBook. PDF

2020

XVIII, 512 p..

In englischer Sprache

Umfang: 512 S.

Verlag: Springer New York

ISBN: 978-1-07-161244-6

Weiterführende bibliografische Daten

Das Werk ist Teil der Reihe: Springer Series in Statistics

Produktbeschreibung

This book deals with parametric and nonparametric density estimation from the maximum (penalized) likelihood point of view, including estimation under constraints. The focal points are existence and uniqueness of the estimators, almost sure convergence rates for the L1 error, and data-driven smoothing parameter selection methods, including their practical performance. The reader will gain insight into technical tools from probability theory and applied mathematics.

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