Computer Age Statistical Inference
Lingua: inglese
Editore: Cambridge University Press, GB, 2016
Serie: Libro 4 di 4 - Institute of Mathematical Statistics Monographs
- Rilegato
- Nuovo
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The twenty-first century has seen a breathtaking expansion of statistical methodology, both in scope and in influence. 'Big data', 'data science', and 'machine learning' have become familiar terms in the news, as statistical methods are brought to bear upon the enormous data sets of modern science and commerce. How did we get here? And where are we going? This book takes us on an exhilarating journey through the revolution in data analysis following the introduction of electronic computation in the 1950s. Beginning with classical inferential theories - Bayesian, frequentist, Fisherian - individual chapters take up a series of influential topics: survival analysis, logistic regression, empirical Bayes, the jackknife and bootstrap, random forests, neural networks, Markov chain Monte Carlo, inference after model selection, and dozens more. The distinctly modern approach integrates methodology and algorithms with statistical inference. The book ends with speculation on the future direction of statistics and data science.…
Codice articolo LU-9781107149892
- Titolo
- Computer Age Statistical Inference
- Autore
- Bradley Efron, Trevor Hastie
- Editore
- Cambridge University Press, GB
- Anno di pubblicazione
- 2016
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Hardback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1107149894
- ISBN 13
- 9781107149892
- Peso dell'articolo
- 930 grammi
- Serie
- Libro 4 di 4: Institute of Mathematical Statistics Monographs
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Informazioni sull’autore
Trevor Hastie is John A. Overdeck Professor, Professor of Statistics, and Professor of Biomedical Data Science at Stanford University, California. He is coauthor of Elements of Statistical Learning, a key text in the field of modern data analysis. He is also known for his work on generalized additive models and principal curves, and for his contributions to the R computing environment. Hastie was awarded the Emmanuel and Carol Parzen prize for Statistical Innovation in 2014.
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