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Statistics for High-Dimensional Data
Methods, Theory and Applications
Peter Bühlmann, Sara Van de Geer
105,45 €
+ 210 points
Description
Modern statistics deals with large and complex data sets, and consequently with models containing a large number of parameters. This book presents a detailed account of recently developed approaches, including the Lasso and versions of it for various models, boosting methods, undirected graphical modeling, and procedures controlling false positive selections.
A special characteristic of the book is that it contains comprehensive mathematical theory on high-dimensional statistics combined with methodology, algorithms and illustrations with real data examples. This in-depth approach highlights the methods' great potential and practical applicability in a variety of settings. As such, it is a valuable resource for researchers, graduate students and experts in statistics, applied mathematics and computer science.
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Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 558
- Langue:
- Anglais
- Collection :
Caractéristiques
- EAN:
- 9783642268571
- Date de parution :
- 03-08-13
- Format:
- Livre broché
- Format numérique:
- Trade paperback (VS)
- Dimensions :
- 157 mm x 233 mm
- Poids :
- 798 g
