Regression Estimators: A Comparative Study (Statistical Modeling and Decision Science) - Hardcover

Inhaltsangabe

Eine Untersuchung mathematischer Formulierungen von Schätzern vom Kammregressionstyp weist auf eine merkwürdige Beobachtung hin: Schätzer können sowohl nach Bayesschen als auch mit Frequentisten-Methoden abgeleitet werden. In dieser aktualisierten und erweiterten Ausgabe seiner 1990 Abhandlung zu diesem Thema präsentiert, vergleicht und kontrastiert Marvin H. J. Gruber die Entwicklung und Eigenschaften von Schätzern aus diesen beiden philosophisch unterschiedlichen Blickwinkeln. Das Buch ist in fünf Abschnitte unterteilt. Teil I gibt einen historischen Überblick über die Literatur und fasst grundlegende Ideen in der Matrixtheorie und der statistischen Entscheidungstheorie zusammen. Teil II erforscht die mathematischen Beziehungen zwischen Schätzern sowohl aus Bayesian als auch aus Frequentist Sicht. Teil III berücksichtigt die Effizienz von Schätzern mit und ohne Mittelung über eine vorherige Verteilung. Teil IV wendet die in den vorherigen beiden Abschnitten diskutierten Methoden und Ergebnisse auf den Kalman-Filter, die Analyse von Varianzmodellen und bestraften Splines an. Teil V untersucht die jüngsten Entwicklungen auf diesem Gebiet. Dazu gehören Effizienzen von Ridge-Typ-Schätzern für andere Verlustfunktionen als quadratische Fehlerverlustfunktionen und Anwendungen auf Informationsgeometrie. Gruber enthält auch eine aktualisierte historische Umfrage und Bibliographie.

Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.