Titolo: Machine Learning Toolbox for Social Scientists: Applied Predictive Analytics With R
Editore: Chapman & Hall
Data di pubblicazione: 2023
Lingua: Inglese
ISBN 10: 1032463953
ISBN 13: 9781032463957
Rilegatura: Hardcover
Condizione: Brand New
Peso: 1,76 chilogrammi

Descrizione articolo

Riassunto

Machine Learning Toolbox for Social Scientists covers predictive methods with complementary statistical "tools" that make it mostly self-contained. The inferential statistics is the traditional framework for most data analytics courses in social science and business fields, especially in Economics and Finance. The new organization that this book offers goes beyond standard machine learning code applications, providing intuitive backgrounds for new predictive methods that social science and business students can follow. The book also adds many other modern statistical tools complementary to predictive methods that cannot be easily found in "econometrics" textbooks: nonparametric methods, data exploration with predictive models, penalized regressions, model selection with sparsity, dimension reduction methods, nonparametric time-series predictions, graphical network analysis, algorithmic optimization methods, classification with imbalanced data, and many others. This book is targeted at students and researchers who have no advanced statistical background, but instead coming from the tradition of "inferential statistics". The modern statistical methods the book provides allows it to be effectively used in teaching in the social science and business fields.

Key Features:

The book is structured for those who have been trained in a traditional statistics curriculum.

There is one long initial section that covers the differences in "estimation" and "prediction" for people trained for causal analysis.

The book develops a background framework for Machine learning applications from Nonparametric methods.

SVM and NN simple enough without too much detail. It’s self-sufficient.

Nonparametric time-series predictions are new and covered in a separate section.

Additional sections are added: Penalized Regressions, Dimension Reduction Methods, and Graphical Methods have been increasing in their popularity in social sciences.

Informazioni sull?autore

Yigit Aydede is a Sobey Professor of Economics at Saint Mary’s University, Halifax, Nova Scotia, Canada. He is a founder member of the Research Portal on Machine Learning for Social and Health Policy, a joint initiative by a group of researchers from Saint Mary’s and Dalhousie universities

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Informazioni sul diritto di recesso

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Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.

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In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).

Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.

Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

Il rimborso sar� effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.

Possiamo trattenere il rimborso finch� non avremo ricevuto i beni oppure finch� non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.

Dovrai rispedire i beni o consegnarli a Revaluation Books, Hounslow, United Kingdom, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volont� di recedere dal presente contratto. Il termine � rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.

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