Computer Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence, and Data Science (Institute of Mathematical Statistics Monographs, Series Number 5)
Bradley Efron (Stanford University, California)
Idioma: inglés
Editorial: Cambridge University Press, United Kingdom, Cambridge, 2016
Serie: Libro 4 de 4 - Institute of Mathematical Statistics Monographs
- Tapa blanda
- Usado
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The twenty-first century has seen a breathtaking expansion of statistical methodology, both in scope and in influence. 'Big data', 'data science', and 'machine learning' have become familiar terms in the news, as statistical methods are brought to bear upon the enormous data sets of modern science and commerce. How did we get here? And where are we going? This book takes us on an exhilarating journey through the revolution in data analysis following the introduction of electronic computation in the 1950s. Beginning with classical inferential theories - Bayesian, frequentist, Fisherian - individual chapters take up a series of influential topics: survival analysis, logistic regression, empirical Bayes, the jackknife and bootstrap, random forests, neural networks, Markov chain Monte Carlo, inference after model selection, and dozens more. The distinctly modern approach integrates methodology and algorithms with statistical inference. The book ends with speculation on the future direction of statistics and data science. The book has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged.…
N° de ref. del artículo GOR011990974
- Título
- Computer Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence, and Data Science (Institute of Mathematical Statistics Monographs, Series Number 5)
- Autor
- Bradley Efron (Stanford University, California)
- Editorial
- Cambridge University Press, United Kingdom, Cambridge
- Año de publicación
- 2016
- Estado
- Very Good
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1107149894
- ISBN 13
- 9781107149892
- Peso del artículo
- 903 gramos
- Dimensiones
- 158.0 x 236.0
- Serie
- Libro 4 de 4: Institute of Mathematical Statistics Monographs
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Acerca del autor
Trevor Hastie is John A. Overdeck Professor, Professor of Statistics, and Professor of Biomedical Data Science at Stanford University, California. He is coauthor of Elements of Statistical Learning, a key text in the field of modern data analysis. He is also known for his work on generalized additive models and principal curves, and for his contributions to the R computing environment. Hastie was awarded the Emmanuel and Carol Parzen prize for Statistical Innovation in 2014.
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