Denne boken fungerer som en praktisk guide til P-splines, en enkel, fleksibel og effektiv metode for glatting. P-splines kombinerer regresjon på B-splines med enkle, diskrete straffemetoder som håndterer ujevnheter. Xneme møte opp i 1996 av forfatterne, og har siden den gang blitt anvendt i en rekke forskjellige applikasjoner. Med regresjonsgrunnlaget gir det seg selv at man lett kan håndtere ikke-normale data, slik som i generaliserte lineære modeller. Forfatterne demonstrerer optimal glatting ved hjelp av blandede modellteknologier og bayesiansk estimering, i tillegg til klassiske verktøy som kryssvalidering og AIC, og dekker både teori og praktiske anvendelser med kode i R. Boken går langt utover enkel glatting, da den også viser hvordan man kan bruke P-splines for regresjon på signaler, modeller med varierende koeffisienter, samt kvantil- og forventningsglatting, og komposittkoblinger for grupperte data. Straffemetoder er avgjørende elementer i P-splines; med riktige modifikasjoner kan de håndtere periodiske og sirkulære data, samt formbegrensninger. Ved å kombinere straffemetoder med tensorprodukter av B-splines utvider bokas rekkevidde ytterligere.
