Maximum Penalized Likelihood Estimation, Fachbücher

Das Buch "Maximum Penalized Likelihood Estimation" richtet sich an Studierende der Statistik und industriellen Mathematik sowie an Forschende und Praktiker in diesem Bereich. Es behandelt sowohl die Theorie als auch die Praxis der nichtparametrischen Schätzung und bietet eine neuartige Perspektive durch die Anwendung der maximalen penalisierten Likelihood-Schätzung. Die Autoren, P. P. B. Eggermont und Vincent N. LaRiccia, entwickeln die Theorie der konvexen Minimierungsprobleme umfassend, um Konvergenzraten zu ermitteln. Zudem werden diskrete Parameter-Submartingale und exponentielle Ungleichungen aus einer elementaren Sichtweise behandelt. Das Buch legt grossen Wert auf die Diskussion von Rechenmethoden und enthält Simulationen sowie Analysen klassischer Datensätze, die mit vollautomatischen, datengestützten Verfahren durchgeführt wurden. Einige theoretische Themen werden hier erstmals in Lehrbuchform behandelt, darunter die grobe Bestrafung nach I.J. Good, die Schätzung monotone und unimodale Dichten sowie die asymptotische Optimalität der verallgemeinerten Kreuzvalidierung für Spline-Glättung.