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ROBUST REGRESSION AND OUTLIER DETECTION


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    Sinopse

    Provides an applications-oriented introduction to robust regression and outlier detection, emphasising °high-breakdown° methods which can cope with a sizeable fraction of contamination. Its self-contained treatment allows readers to skip the mathematical material which is concentrated in a few sections. Exposition focuses on the least median of squares technique, which is intuitive and easy to use, and many real-data examples are given. Chapter coverage includes robust multiple regression, the special case of one-dimensional location, algorithms, outlier diagnostics, and robustness in related fields, such as the estimation of multivariate location and covariance matrices, and time series analysis.

    Detalhes do Produto

      • Edição:  1
      • Ano:  2003
      • País de Produção: United States
      • Código de Barras:  9780471488552
      • ISBN:  0471488550
      • Encadernação:  BROCHURA
      • Complemento:  NENHUM
      • Nº de Páginas:  360

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