Vor Ort
Merkzettel Warenkorb
  • Produktbild: Computer Age Statistical Inference
  • Produktbild: Computer Age Statistical Inference
Band 5 - 50%

Computer Age Statistical Inference

Aus der Reihe Institute of Mathematical Statistics Monographs
50% sparen

61,99 € UVP 125,80 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

15.02.2019

Abbildungen

5 b/w illus. 40 colour illus. 50 tables

Verlag

Cambridge University Press

Seitenzahl

496

Maße (L/B/H)

23,5/15,7/3,1 cm

Gewicht

862 g

Farbe

Marine

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-107-14989-2

Beschreibung

Rezension

'How and why is computational statistics taking over the world? In this serious work of synthesis that is also fun to read, Efron and Hastie, two pioneers in the integration of parametric and nonparametric statistical ideas, give their take on the unreasonable effectiveness of statistics and machine learning in the context of a series of clear, historically informed examples.' Andrew Gelman, Columbia University, New York

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

15.02.2019

Abbildungen

5 b/w illus. 40 colour illus. 50 tables

Verlag

Cambridge University Press

Seitenzahl

496

Maße (L/B/H)

23,5/15,7/3,1 cm

Gewicht

862 g

Farbe

Marine

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-107-14989-2

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)
Die Leseprobe wird geladen.
  • Produktbild: Computer Age Statistical Inference
  • Produktbild: Computer Age Statistical Inference
  • Part I. Classic Statistical Inference: 1. Algorithms and inference; 2. Frequentist inference; 3. Bayesian inference; 4. Fisherian inference and maximum likelihood estimation; 5. Parametric models and exponential families; Part II. Early Computer-Age Methods: 6. Empirical Bayes; 7. James-Stein estimation and ridge regression; 8. Generalized linear models and regression trees; 9. Survival analysis and the EM algorithm; 10. The jackknife and the bootstrap; 11. Bootstrap confidence intervals; 12. Cross-validation and Cp estimates of prediction error; 13. Objective Bayes inference and Markov chain Monte Carlo; 14. Statistical inference and methodology in the postwar era; Part III. Twenty-First Century Topics: 15. Large-scale hypothesis testing and false discovery rates; 16. Sparse modeling and the lasso; 17. Random forests and boosting; 18. Neural networks and deep learning; 19. Support-vector machines and kernel methods; 20. Inference after model selection; 21. Empirical Bayes estimation strategies; Epilogue; References; Index.