Nonparametric and Semiparametric Models (Springer Series in Statistics)

"Nonparametric and Semiparametric Models" von Stefan Sperlich ist ein umfassendes Werk, das sich mit statistischen Methoden beschäftigt, die über die traditionellen parametrischen Ansätze hinausgehen. Das Buch gehört zur Springer Series in Statistics und bietet eine detaillierte Einführung in nichtparametrische und semiparametrische Modelle. Diese Modelle sind besonders nützlich, wenn die Form der zugrunde liegenden Verteilung unbekannt ist oder keine Annahmen über die Datenverteilung getroffen werden sollen. Sperlich erklärt sowohl theoretische Konzepte als auch praktische Anwendungen dieser Modelle. Der Fokus liegt auf der Flexibilität und Anpassungsfähigkeit nichtparametrischer Methoden sowie der Kombination von Vorteilen parametrischer und nichtparametrischer Ansätze in semiparametrischen Modellen. Das Buch deckt verschiedene Techniken ab, darunter Kernel-Methoden, glatte Regressionen und Splines. Durch zahlreiche Beispiele und Anwendungsfälle wird verdeutlicht, wie diese Modelle in verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen eingesetzt werden können. Das Werk richtet sich an fortgeschrittene Studierende der Statistik sowie an Forscher und Praktiker, die tiefere Einblicke in moderne statistische Modellierungstechniken gewinnen möchten.