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Statistics for High-Dimensional Data

Methods, Theory and Applications

Peter Bühlmann, Sara Van de Geer
Livre broché | Anglais | Statistics
105,45 €
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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.

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

Les avis