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Model-Free Prediction and Regression von Dimitris N. Politis (2015, Gebundene Ausgabe)

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Furthermore, the Model-Free Bootstrap takes us beyond point prediction in order to construct frequentist prediction intervals without resort to unrealistic assumptions such as normality. Prediction has been traditionally approached via a model-based paradigm, i.e., (a) fit a model to the data at hand, and (b) use the fitted model to extrapolate/predict future data.

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Über dieses Produkt

Produktinformation

The Model-Free Prediction Principle expounded upon in this monograph is based on the simple notion of transforming a complex dataset to one that is easier to work with, e.g., i.i.d. or Gaussian. As such, it restores the emphasis on observable quantities, i.e., current and future data, as opposed to unobservable model parameters and estimates thereof, and yields optimal predictors in diverse settings such as regression and time series. Furthermore, the Model-Free Bootstrap takes us beyond point prediction in order to construct frequentist prediction intervals without resort to unrealistic assumptions such as normality. Prediction has been traditionally approached via a model-based paradigm, i.e., (a) fit a model to the data at hand, and (b) use the fitted model to extrapolate/predict future data. Due to both mathematical and computational constraints, 20th century statistical practice focused mostly on parametric models. Fortunately, with the advent of widely accessible powerful computing in the late 1970s, computer-intensive methods such as the bootstrap and cross-validation freed practitioners from the limitations of parametric models, and paved the way towards the `big data' era of the 21st century. Nonetheless, there is a further step one may take, i.e., going beyond even nonparametric models; this is where the Model-Free Prediction Principle is useful. Interestingly, being able to predict a response variable Y associated with a regressor variable X taking on any possible value seems to inadvertently also achieve the main goal of modeling, i.e., trying to describe how Y depends on X. Hence, as prediction can be treated as a by-product of model-fitting, key estimation problems can be addressed as a by-product of being able to perform prediction. In other words, a practitioner can use Model-Free Prediction ideas in order to additionally obtain point estimates and confidence intervals for relevant parameters leading to an alternative, transformation-based approach to statistical inference.

Produktkennzeichnungen

ISBN-10
3319213466
ISBN-13
9783319213460
eBay Product ID (ePID)
211999275

Produkt Hauptmerkmale

Produktart
Lehrbuch
Sprache
Englisch
Anzahl der Seiten
264 Seiten
Verlag
Springer International Publishing
Publikationsname
Model-Free Prediction And Regression
Autor
Dimitris N. Politis
Format
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsjahr
2015

Zusätzliche Produkteigenschaften

Hörbuch
No
Inhaltsbeschreibung
Hc Runder Rücken Kaschiert
Item Length
24cm
Item Height
2cm
Ausgabe
Ausgabe Nr. 1 des Jahres 15
Item Width
16cm
Item Weight
565g
Buchreihe
Frontiers in Probability And The Statistical Sciences

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