Hugendubel.info - Die B2B Online-Buchhandlung 

Merkliste
Die Merkliste ist leer.
Bitte warten - die Druckansicht der Seite wird vorbereitet.
Der Druckdialog öffnet sich, sobald die Seite vollständig geladen wurde.
Sollte die Druckvorschau unvollständig sein, bitte schliessen und "Erneut drucken" wählen.

Weak Convergence and Empirical Processes

With Applications to Statistics
BuchKartoniert, Paperback
510 Seiten
Englisch
Springererschienen am24.12.2012Softcover reprint of the original 1st ed. 1996
A second goal is to use the weak convergence theory background devel­ oped in Part 1 to present an account of major components of the modern theory of empirical processes indexed by classes of sets and functions.mehr
Verfügbare Formate
BuchKartoniert, Paperback
EUR246,09
E-BookPDF1 - PDF WatermarkE-Book
EUR234,33

Produkt

KlappentextA second goal is to use the weak convergence theory background devel­ oped in Part 1 to present an account of major components of the modern theory of empirical processes indexed by classes of sets and functions.
Details
ISBN/GTIN978-1-4757-2547-6
ProduktartBuch
EinbandartKartoniert, Paperback
Verlag
Erscheinungsjahr2012
Erscheinungsdatum24.12.2012
AuflageSoftcover reprint of the original 1st ed. 1996
ReiheSpringer Series in Statistics
Seiten510 Seiten
SpracheEnglisch
Gewicht801 g
IllustrationenXVI, 510 p.
Artikel-Nr.29471658

Inhalt/Kritik

Inhaltsverzeichnis
1.1. Introduction.- 1.2. Outer Integrals and Measurable Majorants.- 1.3. Weak Convergence.- 1.4. Product Spaces.- 1.5. Spaces of Bounded Functions.- 1.6. Spaces of Locally Bounded Functions.- 1.7. The Ball Sigma-Field and Measurability of Suprema.- 1.8. Hilbert Spaces.- 1.9. Convergence: Almost Surely and in Probability.- 1.10. Convergence: Weak, Almost Uniform, and in Probability.- 1.11. Refinements.- 1.12. Uniformity and Metrization.- 2.1. Introduction.- 2.2. Maximal Inequalities and Covering Numbers.- 2.3. Symmetrization and Measurability.- 2.4. Glivenko-Cantelli Theorems.- 2.5. Donsker Theorems.- 2.6. Uniform Entropy Numbers.- 2.7. Bracketing Numbers.- 2.8. Uniformity in the Underlying Distribution.- 2.9. Multiplier Central Limit Theorems.- 2.10. Permanence of the Donsker Property.- 2.11. The Central Limit Theorem for Processes.- 2.12. Partial-Sum Processes.- 2.13. Other Donsker Classes.- 2.14. Tail Bounds.- 3.1. Introduction.- 3.2. M-Estimators.- 3.3. Z-Estimators.- 3.4. Rates ofConvergence.- 3.5. Random Sample Size, Poissonization and Kac Processes.- 3.6. The Bootstrap.- 3.7. The Two-Sample Problem.- 3.8. Independence Empirical Processes.- 3.9. The Delta-Method.- 3.10. Contiguity.- 3.11. Convolution and Minimax Theorems.- A. Appendix.- A.1. Inequalities.- A.2. Gaussian Processes.- A.2.1. Inequalities and Gaussian Comparison.- A.2.2. Exponential Bounds.- A.2.3. Majorizing Measures.- A.2.4. Further Results.- A.3. Rademacher Processes.- A.4. Isoperimetric Inequalities for Product Measures.- A.5. Some Limit Theorems.- A.6. More Inequalities.- A.6.1. Binomial Random Variables.- A.6.2. Multinomial Random Vectors.- A.6.3. Rademacher Sums.- Notes.- References.- Author Index.- List of Symbols.mehr
Kritik
"...succeeds and complements Billingsleys classic work and will become the standard source of study and reference for students and researchers...." The Statisticianmehr