Statistical Methods in Data Science and Applications
Lingua: inglese
Editore: MDPI AG, 2024
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- Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The rise of big data has significantly elevated the significance of data science, catalyzing extensive research across multiple fields, including mathematics, statistics, computer science, and artificial intelligence. Data science encompasses modeling, computation, and learning processes to transform data into information, information into knowledge, and knowledge into actionable decisions. However, the intricacies of big data pose numerous challenges, such as dealing with missing data, high- and ultra-high-dimensional data, response dependencies, time series analysis, and distributed storage. Existing theories, methods, and algorithms for analyzing big data encounter significant hurdles, especially concerning fundamental statistical concepts like estimation, hypothesis testing, confidence intervals, and variable selection, spanning frequentist and Bayesian approaches. This reprint offers an array of tools within the realm of data science aimed at tackling these challenges. It encompasses various topics, including handling measurement errors or missing data, cognitive diagnosis modeling, constructing credit risk scorecards using logistic regression models, geographically weighted regression modeling, privacy protection practices in data mining, clustering methods, and model selection for high-dimensional datasets. Furthermore, it delves into predicting sensitive features under indirect questioning. These discussions aim to provide valuable tools and examples for the practical application of data science.…
Codice articolo 9783725807475
- Titolo
- Statistical Methods in Data Science and Applications
- Editore
- MDPI AG
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3725807477
- ISBN 13
- 9783725807475
- Peso dell'articolo
- 955 grammi
- Dimensioni
- 250x175x24 mm
L'ascesa dei big data ha significativamente elevato l'importanza della scienza dei dati, catalizzando ricerche approfondite in più campi, tra cui matematica, statistica, informatica e intelligenza artificiale. La scienza dei dati comprende processi di modellazione, calcolo e apprendimento per trasformare i dati in informazioni, le informazioni in conoscenza e la conoscenza in decisioni attuabili. Tuttavia, le complessità dei big data pongono numerose sfide, come la gestione dei dati mancanti, dati ad alta e ultra-alta dimensionalità, dipendenze dalle risposte, analisi delle serie temporali e archiviazione distribuita. Le teorie, i metodi e gli algoritmi esistenti per l'analisi dei big data incontrano ostacoli significativi, in particolare per quanto riguarda concetti statistici fondamentali come stima, test di ipotesi, intervalli di confidenza e selezione delle variabili, abbracciando approcci frequentisti e bayesiani. Questa ristampa offre una serie di strumenti nel campo della scienza dei dati volti ad affrontare queste sfide. Comprende vari argomenti, tra cui la gestione degli errori di misurazione o dei dati mancanti, la modellazione della diagnosi cognitiva, la costruzione di scorecard del rischio di credito utilizzando modelli di regressione logistica, modellazione della regressione ponderata geograficamente, pratiche di protezione della privacy nel data mining, metodi di clustering e selezione di modelli per set di dati ad alta dimensione. Inoltre, approfondisce la previsione di caratteristiche sensibili sotto interrogatorio indiretto. Queste discussioni mirano a fornire strumenti preziosi ed esempi per l'applicazione pratica della scienza dei dati.
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