Predictive Statistics
Lingua: inglese
Editore: Cambridge University Press, GB, 2018
Serie: Libro 50 di 64 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
- Rilegato
- Nuovo
Da: Rarewaves.com UK, London, Regno UnitoRarewaves.com UK
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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
- Titolo
- Predictive Statistics
- Autore
- Bertrand S. Clarke, Jennifer L. Clarke
- Editore
- Cambridge University Press, GB
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Hardback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1107028280
- ISBN 13
- 9781107028289
- Peso dell'articolo
- 1330 grammi
- Serie
- Libro 50 di 64: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
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Informazioni sull’autore
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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