Statistical Learning for Big Dependent Data
Idioma: inglés
Editorial: Wiley, 2021
Serie: Libro 320 de 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
- Tapa dura
- Nuevo
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- Título
- Statistical Learning for Big Dependent Data
- Autor
- Peña, Daniel; Tsay, Ruey S.
- Editorial
- Wiley
- Año de publicación
- 2021
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa dura
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1119417384
- ISBN 13
- 9781119417385
- Serie
- Libro 320 de 358: Wiley Series in Probability and Statistics
Master advanced topics in the analysis of large, dynamically dependent datasets with this insightful resource
Statistical Learning with Big Dependent Data delivers a comprehensive presentation of the statistical and machine learning methods useful for analyzing and forecasting large and dynamically dependent data sets. The book presents automatic procedures for modelling and forecasting large sets of time series data. Beginning with some visualization tools, the book discusses procedures and methods for finding outliers, clusters, and other types of heterogeneity in big dependent data. It then introduces various dimension reduction methods, including regularization and factor models such as regularized Lasso in the presence of dynamical dependence and dynamic factor models. The book also covers other forecasting procedures, including index models, partial least squares, boosting, and now-casting. It further presents machine-learning methods, including neural network, deep learning, classification and regression trees and random forests. Finally, procedures for modelling and forecasting spatio-temporal dependent data are also presented.
Throughout the book, the advantages and disadvantages of the methods discussed are given. The book uses real-world examples to demonstrate applications, including use of many R packages. Finally, an R package associated with the book is available to assist readers in reproducing the analyses of examples and to facilitate real applications.
Analysis of Big Dependent Data includes a wide variety of topics for modeling and understanding big dependent data, like:
- New ways to plot large sets of time series
- An automatic procedure to build univariate ARMA models for individual components of a large data set
- Powerful outlier detection procedures for large sets of related time series
- New methods for finding the number of clusters of time series and discrimination methods , including vector support machines, for time series
- Broad coverage of dynamic factor models including new representations and estimation methods for generalized dynamic factor models
- Discussion on the usefulness of lasso with time series and an evaluation of several machine learning procedure for forecasting large sets of time series
- Forecasting large sets of time series with exogenous variables, including discussions of index models, partial least squares, and boosting.
- Introduction of modern procedures for modeling and forecasting spatio-temporal data
Perfect for PhD students and researchers in business, economics, engineering, and science: Statistical Learning with Big Dependent Data also belongs to the bookshelves of practitioners in these fields who hope to improve their understanding of statistical and machine learning methods for analyzing and forecasting big dependent data.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Daniel Peña, PhD, is Professor of Statistics at Universidad Carlos III de Madrid, Spain. He received his PhD from Universidad Politecnica de Madrid in 1976 and has taught at the Universities of Wisconsin-Madison, Chicago and Carlos III de Madrid, where he was Rector from 2007 to 2015.
Ruey S. Tsay, PhD, is the H.G.B Alexander Professor of Econometrics & Statistics at the Booth School of Business, University of Chicago, United States. He received his PhD in 1982 from the University of Wisconsin-Madison. His research focuses on areas of business and economic forecasting, financial econometrics, risk management, and analysis of big dependent data.
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Información sobre el derecho de desistimiento
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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).
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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).
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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.
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Deberá devolver los bienes o entregarlos a GreatBookPrices, Bensenville, Illinois, U.S.A., 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.
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