Analisis Regresi Nonparametrik dengan Perangkat Lunak R

Perkembangan kurikulum program studi statistika di beberapa
universitas, dan perkembangan penelitian bidang statistika dari para
peneliti, telah mendorong penulis untuk menulis buku ini dengan
penyajian materi secara user-friendly agar mudah dipahami oleh para
pembaca khususnya mahasiswa, dosen, peneliti, statistisi, dan praktisi
atau pihak industri terkait. Buku ini menyajikan pembahasan modelmodel
regresi nonparametrik dengan fokus pada metode estimasi
model dan membuat program estimasi model regresi nonparametrik
menggunakan beberapa teknik pemulusan (smoothing techniques)
yang diimplentasikan pada data riil dengan bantuan perangkat lunak R.
Selain itu juga disajikan teori membangun model menggunakan
metode Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS) untuk berbagai
jenis spline dan implementasinya pada data riil dengan program R.
Perangkat lunak user-friendly merupakan kunci untuk penggunaan
metode statistika secara rutin. Dalam perangkat lunak R, library assist
mengimplementasikan metode-metode yang disajikan dalam buku ini untuk pengepasan/pencocokan (fitting) berbagai macam pemulusan
(smoothing) pada regresi nonparametrik. Library assist ini dapat
diperoleh di: http://www.r-project.org.