· 2018
İstatistik ve Veri Analizi için Yoğunluk Tahmini
Density Estimation for Statistics and Data Analysis
- 15.980atıf
- 2018yıl
Kısa özet
Bu kitap, yoğunluk tahminindeki teknik araştırmalar ile istatistikteki pratik uygulamaları arasındaki boşluğu kapatmayı amaçlayarak konuyu daha erişilebilir hale getiriyor.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Yoğunluk tahmini tekniklerinin pratik değerine ve erişilebilirliğine odaklanıyor.
- Kavramları göstermek için 50'den fazla grafik ve şekil içeriyor.
- Veri keşfi, ayrımcı analiz, küme analizi ve tehlike oranı tahmini gibi uygulamaları tartışıyor.
- Tek değişkenli ve çok değişkenli veriler için Kernel yöntemini, yumuşatma ve hesaplama yönlerine özel vurgu yaparak detaylandırıyor.
- Uyarlanabilir yöntemleri ve cezalandırılmış olabilirlik yaklaşımlarını kapsıyor.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Although there has been a surge of interest in density estimation in recent years, much of the published research has been concerned with purely technical matters with insufficient emphasis given to the technique's practical value. Furthermore, the subject has been rather inaccessible to the general statistician.The account presented in this book places emphasis on topics of methodological importance, in the hope that this will facilitate broader practical application of density estimation and also encourage research into relevant theoretical work. The book also provides an introduction to the subject for those with general interests in statistics. The important role of density estimation as a graphical technique is reflected by the inclusion of more than 50 graphs and figures throughout the text.Several contexts in which density estimation can be used are discussed, including the exploration and presentation of data, nonparametric discriminant analysis, cluster analysis, simulation and the bootstrap, bump hunting, projection pursuit, and the estimation of hazard rates and other quantities that depend on the density. This book includes general survey of methods available for density estimation. The Kernel method, both for univariate and multivariate data, is discussed in detail, with particular emphasis on ways of deciding how much to smooth and on computation aspects. Attention is also given to adaptive methods, which smooth to a greater degree in the tails of the distribution, and to methods based on the idea of penalized likelihood.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır., 2018 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Yapay Zeka
Artificial IntelligenceComputer Science