Deep-Learning-Assisted Statistical Methods with Examples in R
Idioma: inglés
Editorial: Taylor and Francis Ltd, GB, 2026
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: Rarewaves.com USA, London, London, Reino UnidoRarewaves.com USA
Vendedor de IberLibro desde 11 de junio de 2025
Condición: Nuevo
EUR 300,06
Cantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoDescripción del artículo del vendedor
This book explores how deep learning enhances statistical methods for hypothesis testing, point estimation, optimization, interpretation, and other aspects. It uniquely demonstrates leveraging deep learning to improve traditional statistical approaches, showcasing their superior performance in practical applications. Each topic includes essential background, clear method explanations, and detailed R code demonstrations through case studies. This allows readers to directly apply these methods to their own challenges and easily adapt the underlying principles to related problems.This book delves into statistical inference, introducing advanced strategies for hypothesis testing and point estimation. These innovative methods ingeniously combine both artificial and human intelligence, offering robust solutions for scenarios where traditional optimal analytical solutions are elusive or non-existent. A prime example of their real-world impact is in adaptive clinical trials, where these computational approaches can be readily implemented to optimize trial design and outcomes. The author further explores the multifaceted benefits of deep-learning-assisted statistical methods, extending beyond mere statistical efficiency. It highlights crucial features such as integrity protection, ensuring the trustworthiness of results; computational efficiency, enabling faster and more scalable analyses; and interpretability, which is increasingly vital for transparent communication of complex findings in modern statistics. This section encourages readers to consider a broader spectrum of improvements for new statistical methods, focusing on attributes that enhance their practical utility and societal relevance. Finally, the reader is given a critical examination of the limitations and potential concerns associated with the methods presented in earlier chapters. Crucially, it doesn't just identify these issues but also offers constructive mitigation approaches. This equips readers with essential techniques to safeguard AI-based methodologies with their scientific expertise, ensuring responsible and valid application of these powerful computational tools in diverse scientific and practical domains.This book is a valuable resource for students, practitioners, and researchers integrating statistics and data science techniques to solve impactful real-world problems.…
N° de ref. del artículo LU-9781041158455
- Título
- Deep-Learning-Assisted Statistical Methods with Examples in R
- Autor
- Tianyu Zhan
- Editorial
- Taylor and Francis Ltd, GB
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- New
- Encuadernación
- Hardback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1041158459
- ISBN 13
- 9781041158455
- Peso del artículo
- 500 gramos
This book explores how deep learning enhances statistical methods for hypothesis testing, point estimation, optimization, interpretation, and other aspects. It uniquely demonstrates leveraging deep learning to improve traditional statistical approaches, showcasing their superior performance in practical applications. Each topic includes essential background, clear method explanations, and detailed R code demonstrations through case studies. This allows readers to directly apply these methods to their own challenges and easily adapt the underlying principles to related problems.
This book delves into statistical inference, introducing advanced strategies for hypothesis testing and point estimation. These innovative methods ingeniously combine both artificial and human intelligence, offering robust solutions for scenarios where traditional optimal analytical solutions are elusive or non-existent. A prime example of their real-world impact is in adaptive clinical trials, where these computational approaches can be readily implemented to optimize trial design and outcomes. The author further explores the multifaceted benefits of deep-learning-assisted statistical methods, extending beyond mere statistical efficiency. It highlights crucial features such as integrity protection, ensuring the trustworthiness of results; computational efficiency, enabling faster and more scalable analyses; and interpretability, which is increasingly vital for transparent communication of complex findings in modern statistics. This section encourages readers to consider a broader spectrum of improvements for new statistical methods, focusing on attributes that enhance their practical utility and societal relevance. Finally, the reader is given a critical examination of the limitations and potential concerns associated with the methods presented in earlier chapters. Crucially, it doesn't just identify these issues but also offers constructive mitigation approaches. This equips readers with essential techniques to safeguard AI-based methodologies with their scientific expertise, ensuring responsible and valid application of these powerful computational tools in diverse scientific and practical domains.
This book is a valuable resource for students, practitioners, and researchers integrating statistics and data science techniques to solve impactful real-world problems.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Tianyu Zhan is a Director at AbbVie Inc. He earned his Ph.D. in Biostatistics from the University of Michigan Ann Arbor in 2017. His research interests are closely related to late-phase clinical trials. He has been actively promoting innovative clinical trial designs and advanced analysis methods at AbbVie, resulting in significant business impacts.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
Rarewaves.com USA
London, London, Reino Unido
Vendedor de IberLibro desde 11 de junio de 2025
Tarifas de envío de Reino Unido a Estados Unidos de America
| Artículo | De 10 a 15 días hábiles | De 10 a 15 días hábiles |
|---|---|---|
| Primer artículo | EUR 0,00 | EUR 0,00 |
Métodos de pago
Información empresarial del vendedor
RAREWAVES.COM LIMITED
Elsley Court, 20-22 Great Titchfield Street
London, Reino Unido W1W 8BE
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a Rarewaves.com USA, Unit 144 The Lightbox, 111 Power Road, W4 5PY, London, London, United Kingdom, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
Condiciones de envío
Please note that we do not offer Priority shipping to any country.
We currently do not ship to the below countries:
Russia
Belarus
Ukraine
Please do not attempt to place orders with any of these countries as a ship to address - they will be cancelled.