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Model Choice and Model Aggregation (Societe Francaise De Statistique) - Tapa blanda

 
9782710811770: Model Choice and Model Aggregation (Societe Francaise De Statistique)
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Reseña del editor:
For over fourty years, choosing a statistical model thanks to data consisted in optimizing a criterion based on penalized likelihood (H. Akaike, 1973) or penalized least squares (C. Mallows, 1973). These methods are valid for predictive model choice (regression, classification) and for descriptive models (clustering, mixtures). Most of their properties are asymptotic, but a non asymptotic theory has emerged at the end of the last century (Birgé-Massart, 1997). Instead of choosing the best model among several candidates, model aggregation combines different models, often linearly, allowing better predictions. Bayesian statistics provide a useful framework for model choice and model aggregation with Bayesian Model Averaging. In a purely predictive context and with very few assumptions, ensemble methods or meta-algorithms, such as boosting and random forests, have proven their efficiency. This volume originates from the collaboration of high-level specialists : Christophe Biernacki (Université de Lille I), Jean-Michel Marin (Université de Montpellier), Pascal Massart (Université de Paris-Sud), Cathy Maugis-Rabusseau (INSA de Toulouse), Mathilde Mougeot (Université Paris Diderot), and Nicolas Vayatis (Ecole Normale Supérieure de Cachan) who were all speakers at the 16th biennal workshop on advanced statistics organized by the French Statistical Society. In this book, the reader will find a synthesis of the methodologies' foundations and of recent work and applications in various fields.
Biografía del autor:
SAPORTA Gilbert Ingénieur ECP Docteur ès Sciences Fonction : Professeur au Conservatoire National des Arts et Métiers Domaine de publication : Statistique Auteur de plus de 60 communications , G. Saporta a publié et participé à la rédaction de 6 ouvrages : - Probabilités, analyse des données et statistiques (Ed. Technip) - Plans d expériences. Applications à l entreprise (Ed. Technip) - Méthodes bayesiennes en statistique (Ed. Technip) - Modèles statistiques pour données qualitatives (Ed. Technip) - L analyse des données (PUF) - Multivariate Quality Control (Physica Verlag) Information complémentaire : Président de l International Association for Statistical Computing Vice président de l Institut international de statistique Page personnelle: http://cedric.cnam.fr/~saporta/ DROESBEKE Jean-Jacques Jean-Jacques Droesbeke est professeur à l Université Libre de Bruxelles. Membre actif de la Société Française de Statistique, il participe à divers organes de gestion (revues, groupes spécialisés, Journées de Statistique...).

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  • EditorialED TECHNIP
  • Año de publicación2017
  • ISBN 10 2710811774
  • ISBN 13 9782710811770
  • EncuadernaciónTapa blanda
  • Número de páginas355

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