9789811025938 - advanced statistical methods in data science (icsa book series in statistics) (11 resultados)
Advanced Statistical Methods in Data Science.
Chen, Ding-Gen (Din); Chen, Jiahua; Lu, Xuewen; Yi, Grace Y.; Yu, Hao (Eds.)
Idioma: Inglés
Editorial: Singapore, Springer. 2016
Serie: ICSA Book Series in Statistics, Libro 7 de 19. Libro 7 de 19 - ICSA Book Series in Statistics
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer Singapore 2016
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2016
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Editorial: Springer 2016
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book gathers invited presentations from the 2nd Symposium of the ICSA- CANADA Chapter held at the University of Calgary from August 4-6, 2015. The aim of this Symposium was to promote advanced statistical methods in big-data sciences and to allow res…earchers to exchange ideas on statistics and data science and to embraces the challenges and opportunities of statistics and data science in the modern world. It addresses diverse themes in advanced statistical analysis in big-data sciences, including methods for administrative data analysis, survival data analysis, missing data analysis, high-dimensional and genetic data analysis, longitudinal and functional data analysis, the design and analysis of studies with response-dependent and multi-phase designs, time series and robust statistics, statistical inference based on likelihood, empirical likelihood and estimating functions. The editorial group selected 14 high-quality presentations from this successful symposium and invitedthe presenters to prepare a full chapter for this book in order to disseminate the findings and promote further research collaborations in this area. This timely book offers new methods that impact advanced statistical model development in big-data sciences.
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Editorial: Springer 2016
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Editorial: Springer Nature Singapore Dez 2016 2016
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book gathers invited presentations from the 2nd Symposium of the ICSA- CANADA Chapter held at the University of Calgary from August 4-6, 2015. The aim of this Symposium was to promote advanced statistical methods in big-data sciences…and to allow researchers to exchange ideas on statistics and data science and to embraces the challenges and opportunities of statistics and data science in the modern world. It addresses diverse themes in advanced statistical analysis in big-data sciences, including methods for administrative data analysis, survival data analysis, missing data analysis, high-dimensional and genetic data analysis, longitudinal and functional data analysis, the design and analysis of studies with response-dependent and multi-phase designs, time series and robust statistics, statistical inference based on likelihood, empirical likelihood and estimating functions. The editorial group selected 14 high-quality presentations from this successful symposium and invited the presenters to prepare a full chapter for this book in order to disseminate the findings and promote further research collaborations in this area. This timely book offers new methods that impact advanced statistical model development in big-data sciences. 240 pp. Englisch.
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Editorial: Springer 2016
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Buch. Condición: Neu. Advanced Statistical Methods in Data Science | Ding-Geng Chen (u. a.) | Buch | xvi | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9789811025938 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book gathers invited presentations from the 2nd Symposium of the ICSA- CANADA Chapter held at the University of Calgary from August 4-6, 2015. The aim of this Symposium was to promote advanced statistical methods in big-data sciences and…to allow researchers to exchange ideas on statistics and data science and to embraces the challenges and opportunities of statistics and data science in the modern world. It addresses diverse themes in advanced statistical analysis in big-data sciences, including methods for administrative data analysis, survival data analysis, missing data analysis, high-dimensional and genetic data analysis, longitudinal and functional data analysis, the design and analysis of studies with response-dependent and multi-phase designs, time series and robust statistics, statistical inference based on likelihood, empirical likelihood and estimating functions. The editorial group selected 14 high-quality presentations from this successful symposium and invitedthe presenters to prepare a full chapter for this book in order to disseminate the findings and promote further research collaborations in this area. This timely book offers new methods that impact advanced statistical model development in big-data sciences.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 240 pp. Englisch.
