Titolo: Sparse Graphical Modeling for High Dimensional Data (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability)
Editore: Chapman and Hall/CRC
Data di pubblicazione: 2023
Lingua: Inglese
ISBN 10: 0367183730
ISBN 13: 9780367183738
Rilegatura: Rilegato
Condizione: New

Descrizione articolo

Riassunto

This book provides a general framework for learning sparse graphical models with conditional independence tests. It includes complete treatments for Gaussian, Poisson, multinomial, and mixed data; unified treatments for covariate adjustments, data integration, and network comparison; unified treatments for missing data and heterogeneous data; efficient methods for joint estimation of multiple graphical models; effective methods of high-dimensional variable selection; and effective methods of high-dimensional inference. The methods possess an embarrassingly parallel structure in performing conditional independence tests, and the computation can be significantly accelerated by running in parallel on a multi-core computer or a parallel architecture. This book is intended to serve researchers and scientists interested in high-dimensional statistics, and graduate students in broad data science disciplines.

Key Features:

A general framework for learning sparse graphical models with conditional independence tests

Complete treatments for different types of data, Gaussian, Poisson, multinomial, and mixed data

Unified treatments for data integration, network comparison, and covariate adjustment

Unified treatments for missing data and heterogeneous data

Efficient methods for joint estimation of multiple graphical models

Effective methods of high-dimensional variable selection
Effective methods of high-dimensional inference

Informazioni sull?autore

Dr. Faming Liang is Distinguished Professor of Statistics, Purdue University. Prior joining Purdue University in 2017, he held regular faculty positions in the Department of Biostatistics, University of Florida and Department of Statistics, Texas A&M University. Dr. Liang obtained his PhD degree from the Chinese University of Hong Kong in 1997. Dr. Liang is ASA fellow, IMS fellow, and elected member of International Statistical Association. Dr. Liang is also a winner of Youden Prize 2017. Dr. Liang has served as co-editor for Journal of Computational and Graphical Statistics, associate editor for multiple statistical journals, including Journal of the American Statistical Association, Journal of Computational and Graphical Statistics, Technometrics, Bayesian Analysis, and Biometrics, and editorial board member for Nature Scientific Report. Dr. Liang has published two books and over 130 journal/conference papers, which involve a variety of research fields such as Markov chain Monte Carlo, machine learning, bioinformatics, high-dimensional statistics, and big data computing.

Dr. Bochao Jia is research scientist at Eli Lilly and Company, Lilly Corporate Center, Indianapolis, Indiana, U.S.A. Dr. Jia obtained his PhD degree from University of Florida in 2018. Dr. Jia has published quite a few papers on sparse graphical modelling.

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Descrizione libreria

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Diritto di recesso

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Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui

tu acquisisci, o un terzo designato diverso dal vettore e da te acquisisce, il possesso fisico dell'ultimo bene o l'ultimo lotto o pezzo.

Per esercitare il diritto di recesso, sei tenuto a informare Ria Christie Collections, Suite B; (inside) ARUN House; ARUN, Arundel Road; Uxbridge Ind Est, UB8 2RR, Uxbridge, United Kingdom, +44 7727654838, della tua decisione di recedere dal presente contratto tramite una dichiarazione esplicita (ad esempio lettera inviata per posta, fax o posta elettronica). A tal fine puoi utilizzare il modulo tipo di recesso, ma non e' obbligatorio. Puoi anche compilare e inviare elettronicamente il modulo tipo di recesso o qualsiasi altra esplicita dichiarazione sul nostro sito web, dalla sezione "Ordini" nel "Mio Account". Nel caso scegliessi questa opzione, ti trasmetteremo senza indugio una conferma di ricevimento su un supporto durevole (ad esempio per posta elettronica).

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