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Predictive Statistics: Analysis and Inference beyond Models - Rilegato
Libro 35 di 46: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
Sinossi
A bold retooling of statistics to focus directly on predictive performance with traditional and contemporary data types and methodologies.
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Informazioni sugli autori
Bertrand S. Clarke is Chair of the Department of Statistics at the University of Nebraska, Lincoln. His research focuses on predictive statistics and statistical methodology in genomic data. He is a fellow of the American Statistical Association, serves as editor or associate editor for three journals, and has published numerous papers in several statistical fields as well as a book on data mining and machine learning.
Jennifer Clarke is Professor of Food Science and Technology, Professor of Statistics, and Director of the Quantitative Life Sciences Initiative at the University of Nebraska, Lincoln. Her current interests include statistical methodology for metagenomics and prediction, statistical computation, and multitype data analysis. She serves on the steering committee of the Midwest Big Data Hub and is co-PI on an award from the NSF focused on data challenges in digital agriculture.
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Predictive Statistics : Analysis and Inference Beyond Models
Editore:
Cambridge University Press, 2018
ISBN 10: 1107028280
ISBN 13: 9781107028289
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Predictive Statistics: Analysis and Inference beyond Models (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Band 46)
Editore:
Cambridge University Press, 2018
ISBN 10: 1107028280
ISBN 13: 9781107028289
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Predictive Statistics : Analysis and Inference Beyond Models
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Predictive Statistics: Analysis and Inference beyond Models (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Series Number 46)
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Predictive Statistics : Analysis and Inference Beyond Models
Editore:
Cambridge University Press, 2018
ISBN 10: 1107028280
ISBN 13: 9781107028289
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Predictive Statistics : Analysis and Inference Beyond Models
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Predictive Statistics: Analysis and Inference beyond Models (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Series Number 46)
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
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Predictive Statistics : Analysis and Inference Beyond Models
Editore:
Cambridge University Press, 2018
ISBN 10: 1107028280
ISBN 13: 9781107028289
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Predictive Statistics
Editore:
Cambridge University Press, GB, 2018
ISBN 10: 1107028280
ISBN 13: 9781107028289
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Da: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Regno Unito
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Hardback. Condizione: New. All scientific disciplines prize predictive success. Conventional statistical analyses, however, treat prediction as secondary, instead focusing on modeling and hence estimation, testing, and detailed physical interpretation, tackling these tasks before the predictive adequacy of a model is established. This book outlines a fully predictive approach to statistical problems based on studying predictors; the approach does not require predictors correspond to a model although this important special case is included in the general approach. Throughout, the point is to examine predictive performance before considering conventional inference. These ideas are traced through five traditional subfields of statistics, helping readers to refocus and adopt a directly predictive outlook. The book also considers prediction via contemporary 'black box' techniques and emerging data types and methodologies where conventional modeling is so difficult that good prediction is the main criterion available for evaluating the performance of a statistical method. Well-documented open-source R code in a Github repository allows readers to replicate examples and apply techniques to other investigations. Codice articolo LU-9781107028289
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Predictive Statistics
Print on DemandDa: moluna, Greven, Germania
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Aimed at statisticians and machine learners, this retooling of statistical theory asserts that high-quality prediction should be the guiding principle of modeling and learning from data, then shows how. The fully predictive approach to statistical problems . Codice articolo 217624995
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