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Geometrical Foundations of Asymptotic Inference (eBook)

eBook Download: PDF
2011 | 1. Auflage
376 Seiten
John Wiley & Sons (Verlag)
978-1-118-16597-3 (ISBN)

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Geometrical Foundations of Asymptotic Inference - Robert E. Kass, Paul W. Vos
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Differential geometry provides an aesthetically appealing and oftenrevealing view of statistical inference. Beginning with anelementary treatment of one-parameter statistical models and endingwith an overview of recent developments, this is the first book toprovide an introduction to the subject that is largely accessibleto readers not already familiar with differential geometry. It alsogives a streamlined entry into the field to readers with richermathematical backgrounds. Much space is devoted to curvedexponential families, which are of interest not only because theymay be studied geometrically but also because they are analyticallyconvenient, so that results may be derived rigorously. In addition,several appendices provide useful mathematical material on basicconcepts in differential geometry. Topics covered include thefollowing:

* Basic properties of curved exponential families

* Elements of second-order, asymptotic theory

* The Fisher-Efron-Amari theory of information loss and recovery

* Jeffreys-Rao information-metric Riemannian geometry

* Curvature measures of nonlinearity

* Geometrically motivated diagnostics for exponential familyregression

* Geometrical theory of divergence functions

* A classification of and introduction to additional work in thefield

ROBERT E. KASS is Professor and Head of the Department of Statistics at Carnegie Mellon University. PAUL W. VOS is Associate Professor of Biostatistics at East Carolina University. Both authors received their PhDs from the University of Chicago.

Overview and Preliminaries.

ONE-PARAMETER CURVED EXPONENTIAL FAMILIES.

First-Order Asymptotics.

Second-Order Asymptotics.

MULTIPARAMETER CURVED EXPONENTIAL FAMILIES.

Extensions of Results from the One-Parameter Case.

Exponential Family Regression and Diagnostics.

Curvature in Exponential Family Regression.

DIFFERENTIAL-GEOMETRIC METHODS.

Information-Metric Riemannian Geometry.

Statistical Manifolds.

Divergence Functions.

Recent Developments.

Appendices.

References.

Indexes.

"I highly recommend this book to anyone interested in asymptoticinferences." (Statistics & Decisions, Vol.19 No. 3, 2001)

Erscheint lt. Verlag 9.9.2011
Reihe/Serie Wiley Series in Probability and Statistics
Wiley Series in Probability and Statistics
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Mathematik Statistik
Mathematik / Informatik Mathematik Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik
Technik
Schlagworte Probability & Mathematical Statistics • Statistics • Statistik • Wahrscheinlichkeitsrechnung u. mathematische Statistik
ISBN-10 1-118-16597-7 / 1118165977
ISBN-13 978-1-118-16597-3 / 9781118165973
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