Nonparametric goodness-of-fit testing under Gaussian models
著者
書誌事項
Nonparametric goodness-of-fit testing under Gaussian models
(Lecture notes in statistics, 169)
Springer, c2003
大学図書館所蔵 全38件
  青森
  岩手
  宮城
  秋田
  山形
  福島
  茨城
  栃木
  群馬
  埼玉
  千葉
  東京
  神奈川
  新潟
  富山
  石川
  福井
  山梨
  長野
  岐阜
  静岡
  愛知
  三重
  滋賀
  京都
  大阪
  兵庫
  奈良
  和歌山
  鳥取
  島根
  岡山
  広島
  山口
  徳島
  香川
  愛媛
  高知
  福岡
  佐賀
  長崎
  熊本
  大分
  宮崎
  鹿児島
  沖縄
  韓国
  中国
  タイ
  イギリス
  ドイツ
  スイス
  フランス
  ベルギー
  オランダ
  スウェーデン
  ノルウェー
  アメリカ
注記
Includes bibliographical references (p. [444]-449) and indexes
内容説明・目次
内容説明
This book presents the modern theory of nonparametric goodness-of-fit testing. It fills the gap in modern nonparametric statistical theory by discussing hypothesis testing and addresses mathematical statisticians who are interesting in the theory of non-parametric statistical inference. It will be of interest to specialists who are dealing with applied non-parametric statistical problems relevant in signal detection and transmission and in technical and medical diagnostics among others.
目次
Introduction * An Overview * Minimax Distinguishability * Sharp Asymptotics. I * Sharp Asymptotics. II * Gaussian Asymptotics for Power and Besov Norms * Adaptation for Power and Besov Norms * High-Dimensional Signal Detection * Appendix
「Nielsen BookData」 より