MÉTODOS AVANÇADOS EM INFERÊNCIA ESTATÍSTICA NÃO-PARAMÉTRICA

Name: MÉTODOS AVANÇADOS EM INFERÊNCIA ESTATÍSTICA NÃO-PARAMÉTRICA
Author: Luiz Tiago Wilcke

Teoria Matemática, Processos de Difusão e Estimação por Kernel

Por Luiz Tiago Wilcke

Código do livro: 1007157

Categorias

Probabilidade E Estatística, Bioestatística, Informática, Engenharia E Tecnologia, Educação

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Sinopse

MÉTODOS AVANÇADOS EM INFERÊNCIA ESTATÍSTICA NÃO-PARAMÉTRICA: Teoria Matemática, Processos de Difusão e Estimação por Kernel

Você está pronto para dominar os fundamentos mais profundos da inferência moderna e superar as limitações dos modelos paramétricos tradicionais?

Este livro é um guia definitivo e rigoroso para quem busca excelência teórica e aplicabilidade prática na fronteira da estatística matemática. Com uma abordagem que concilia formalismo analítico e resolução passo a passo, a obra conduz o leitor desde os conceitos estruturais da Teoria de Medida até a modelagem avançada de processos estocásticos.

O que você encontrará nesta obra:

• Fundamentação Teórica Sólida: Mergulhe na integração de Lebesgue, espaços funcionais e na passagem dos paradigmas paramétricos para os não-paramétricos.

• Estimação por Kernel Clássica e Avançada: Análise detalhada do estimador de Rosenblatt-Parzen, eficiência assintótica relativa, kernels ótimos e estimação de densidades.

• Processos Estocásticos e de Difusão: Estudo rigoroso de Equações Diferenciais Estocásticas (EDEs) e Processos de Markov aplicados à modelagem não-paramétrica.

• Métodos Modernos de Projeção e Aderência: Domine o Método PCO, Estimadores de Projeção de Mínimos Quadrados, Análise de Dados Funcionais e testes de aderência avançados.

• Exercícios Resolvidos: Demonstrações analíticas e dedução de fórmulas passo a passo para consolidar o aprendizado em nível de pós-graduação.

Características

Número de páginas	410
Edição	1 (2026)
Idioma	Português

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