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Statistical Learning With Sparsity

Author: Trevor Hastie
Publisher: CRC Press
ISBN: 1498712177
Size: 50.15 MB
Format: PDF, ePub, Mobi
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Discover New Methods for Dealing with High-Dimensional Data A sparse statistical model has only a small number of nonzero parameters or weights; therefore, it is much easier to estimate and interpret than a dense model. Statistical Learning with Sparsity: The Lasso and Generalizations presents methods that exploit sparsity to help recover the underlying signal in a set of data. Top experts in this rapidly evolving field, the authors describe the lasso for linear regression and a simple coordinate descent algorithm for its computation. They discuss the application of l1 penalties to generalized linear models and support vector machines, cover generalized penalties such as the elastic net and group lasso, and review numerical methods for optimization. They also present statistical inference methods for fitted (lasso) models, including the bootstrap, Bayesian methods, and recently developed approaches. In addition, the book examines matrix decomposition, sparse multivariate analysis, graphical models, and compressed sensing. It concludes with a survey of theoretical results for the lasso. In this age of big data, the number of features measured on a person or object can be large and might be larger than the number of observations. This book shows how the sparsity assumption allows us to tackle these problems and extract useful and reproducible patterns from big datasets. Data analysts, computer scientists, and theorists will appreciate this thorough and up-to-date treatment of sparse statistical modeling.

Wahrscheinlichkeitsrechnung Und Statistik

Author: Robert Hafner
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3709169445
Size: 69.48 MB
Format: PDF, Docs
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Das Buch ist eine Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik auf mittlerem mathematischen Niveau. Die Pädagogik der Darstellung unterscheidet sich in wesentlichen Teilen – Einführung der Modelle für unabhängige und abhängige Experimente, Darstellung des Suffizienzbegriffes, Ausführung des Zusammenhanges zwischen Testtheorie und Theorie der Bereichschätzung, allgemeine Diskussion der Modellentwicklung – erheblich von der anderer vergleichbarer Lehrbücher. Die Darstellung ist, soweit auf diesem Niveau möglich, mathematisch exakt, verzichtet aber bewußt und ebenfalls im Gegensatz zu vergleichbaren Texten auf die Erörterung von Meßbarkeitsfragen. Der Leser wird dadurch erheblich entlastet, ohne daß wesentliche Substanz verlorengeht. Das Buch will allen, die an der Anwendung der Statistik auf solider Grundlage interessiert sind, eine Einführung bieten, und richtet sich an Studierende und Dozenten aller Studienrichtungen, für die mathematische Statistik ein Werkzeug ist.

R In A Nutshell

Author: Joseph Adler
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3897216507
Size: 11.86 MB
Format: PDF, Mobi
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Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.

Proceedings

Author:
Publisher: Presses universitaires de Louvain
ISBN: 2875870157
Size: 49.84 MB
Format: PDF, Mobi
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Regression

Author: Ludwig Fahrmeir
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3642018378
Size: 33.79 MB
Format: PDF, ePub, Docs
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In dem Band beschreiben die Autoren erstmals klassische Regressionsansätze und moderne nicht- und semiparametrische Methoden in einer integrierten und anwendungsorientierten Form. Um Lesern die Analyse eigener Fragestellungen zu ermöglichen, demonstrieren sie die praktische Anwendung der Konzepte und Methoden anhand ausführlicher Fallstudien. Geeignet für Studierende der Statistik sowie für Wissenschaftler und Praktiker, zum Beispiel in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, der Bioinformatik und -statistik, Ökonometrie und Epidemiologie.

Vorkurs Mathematik

Author: Erhard Cramer
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3662574942
Size: 77.13 MB
Format: PDF, Kindle
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Sie suchen zum Studienstart Unterstützung beim Auffrischen der notwendigen mathematischen Grundlagen und möchten vorhandene Lücken im Vorwissen schließen? Dann hilft Ihnen dieses Arbeitsbuch mit einer präzise und verständlich formulierten Schulmathematik sowie einer zielgerichteten Einführung in Bereiche der Mathematik, die nicht selten als bekannt unterstellt werden. Jedes Thema wird ausführlich und strukturiert aufbereitet sowie mit sehr vielen detailliert ausgearbeiteten Beispielen und durchgehend farbigen Graphiken erläutert. Mit einer Fülle an Aufgaben können Sie das Erlernte einüben und anhand der ausführlichen und vollständigen Lösungen Ihr Wissen überprüfen. Das Buch eignet sich daher zum Selbststudium, aber auch als Begleitlektüre zu einem Vor- oder Brückenkurs in Mathematik bzw. zu einer einführenden Vorlesung. Weitere Materialien sind online verfügbar. Dieser Vorkurs richtet sich an alle Studienanfängerinnen und Studienanfänger in Bachelorstudiengängen – insbesondere in den Wirtschafts-, Sozial-, Natur- und Ingenieurwissenschaften, aber auch in Medizin oder Psychologie.

Inside Big Data

Author: Christian Rudder
Publisher: Carl Hanser Verlag GmbH Co KG
ISBN: 3446444602
Size: 67.35 MB
Format: PDF
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In seinem New-York-Times-Bestseller zeigt Christian Rudder erstmals, wie wir von Big Data profitieren können: indem wir menschlichen Überzeugungen und Vorlieben durch die Analyse großer Datenmengen auf die Spur kommen. Der Gründer der Dating-Seite "OkCupid" hat seine anonymisierten Daten danach befragt, was wir mögen, was wir ablehnen, was wir uns insgeheim wünschen, ob unsere politischen Ansichten unsere Partnerbeziehung verändern – und wie rassistisch wir wirklich sind. "Inside Big Data" bedeutet einen Paradigmenwechsel zu einer konstruktiven Datenauswertung, unabhängig von Konzernen wie Google, und verrät uns Erstaunliches darüber, wer wir wirklich sind.

Gaussian Process Regression Analysis For Functional Data

Author: Jian Qing Shi
Publisher: CRC Press
ISBN: 1439837732
Size: 20.41 MB
Format: PDF, ePub, Docs
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Gaussian Process Regression Analysis for Functional Data presents nonparametric statistical methods for functional regression analysis, specifically the methods based on a Gaussian process prior in a functional space. The authors focus on problems involving functional response variables and mixed covariates of functional and scalar variables. Covering the basics of Gaussian process regression, the first several chapters discuss functional data analysis, theoretical aspects based on the asymptotic properties of Gaussian process regression models, and new methodological developments for high dimensional data and variable selection. The remainder of the text explores advanced topics of functional regression analysis, including novel nonparametric statistical methods for curve prediction, curve clustering, functional ANOVA, and functional regression analysis of batch data, repeated curves, and non-Gaussian data. Many flexible models based on Gaussian processes provide efficient ways of model learning, interpreting model structure, and carrying out inference, particularly when dealing with large dimensional functional data. This book shows how to use these Gaussian process regression models in the analysis of functional data. Some MATLAB® and C codes are available on the first author’s website.