阿德里安·鲍曼（Adrian W.Bowman）。;阿德尔奇·阿扎里尼 应用平滑技术进行数据分析：带S-Plus插图的核方法。 （英语） Zbl 0889.62027号 牛津统计科学系列. 18. 牛津：牛津大学出版社。xi，193 p.（1997）。 本文从两个方面对现有的非参数曲线估计文献进行了补充。首先，它通过呈现各种不同的上下文和数据结构，非常直观地描述了非参数密度和回归估计的基本思想。其次，给出了基于这些曲线估计的推理技术。这些方法包括置信带的构造、平滑参数的选择、测试程序、模型检验、时间序列数据的处理和加性模型的分析。在整本书中，图形方法发挥着突出的作用。这本书是为那些寻求平滑技术领域介绍的人准备的，重点是应用而不是详细的数学理论。它适用于其他科学领域的统计学家和研究人员，也适用于统计学专业的学生。练习完成每一章。此外，还广泛参考了S-Plus作为一个计算环境，可以在其中探索示例。提供了S-Plus函数和示例脚本来实现所描述的方法。审核人：H.Liero（波茨坦） 引用于1审查引用于209文件 MSC公司： 62G07年 密度估算 62-01 与统计有关的介绍性说明（教科书、辅导论文等） 2004年6月62日 统计相关问题的软件、源代码等 关键词：bootstrap，平滑参数的选择，置信带，核密度估计，非参数回归估计，半参数和加性模型，检验正态性，检验回归，时间序列，S-Plus 软件：标准时间;S-PLUS系统 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.W.Bowman}和\textit{A.Azzalini}，数据分析应用平滑技术：带S-Plus插图的核方法。牛津：牛津大学出版社（1997；Zbl 0889.62027）