În multe privințe, estimarea printr-o metodă adecvată a distanței minime este una dintre cele mai naturale idei în statistică. Cu toate acestea, există multe moduri diferite de a construi o distanță adecvată între date și model: domeniul de studiu la care se referă Estimarea distanței minime este literalmente uriaș. Umplerea unui gol de resurse statistice Inferență statistică: Abordarea distanței minime prezintă în mod cuprinzător evoluțiile inferențelor distanțelor minime bazate pe densitate pentru date distribuite independent și identic. De asemenea, sunt discutate extensii la alte modele mai complexe. acoperă în mod cuprinzător elementele de bază și aplicațiile inferenței distanței minime Această carte introduce și discută: Problemele de estimare și testare a ipotezelor atât pentru modelele discrete, cât și pentru cele continue Proprietățile de robustețe și geometria structurală a metodelor de distanță minimă Problema internă și soluțiile sale posibile și estimarea probabilității ponderate problemă: Extinderea metodologiei distanței minime în domenii interdisciplinare, cum ar fi rețelele neuronale și seturile fuzzy, precum și modele și probleme specializate, inclusiv probleme semi-parametrice, modele mixte, probleme de date grupate și analiza supraviețuirii. Statistical Inference: Abordarea distanței minime oferă o prezentare amănunțită a metodelor de distanță minimă bazate pe densitate și a utilizării lor în inferența statistică. Acoperă distanțele statistice, metodele de distanță minimă bazate pe densitate, modelele discrete și continue, distribuțiile asimptotice, robustețea, problemele de calcul, funcțiile de ajustare reziduală, descrierile grafice ale robusteții, distanțele penalizate și combinate, probabilitatea ponderată și testele de bunătate a potrivirii multinomiale. Această resursă atent creată este utilă cercetătorilor și oamenilor de știință din interiorul și din afara arenei statistice. . Limba: engleză