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Statistical Analysis for High-Dimensional Data

(Gebundene Ausgabe, Englisch)

Optischer Zustand
Beschreibung
This book features research contributions from The Abel Symposium on Statistical Analysis for High Dimensional Data, held in Nyvågar, Lofoten, Norway, in May 2014. The focus of the symposium was on statistical and machine learning methodologies specifically developed for inference in “big data” situations, with particular reference to genomic applications. The contributors, who are among the most…  prominent researchers on the theory of statistics for high dimensional inference, present new theories and methods, as well as challenging applications and computational solutions. Specific themes include, among others, variable selection and screening, penalised regression, sparsity, thresholding, low dimensional structures, computational challenges, non-convex situations, learning graphical models, sparse covariance and precision matrices, semi- and non-parametric formulations, multiple testing, classification, factor models, clustering, and preselection. Highlighting cutting-edge research and casting light on future research directions, the contributions will benefit graduate students and researchers in computational biology, statistics and the machine learning community.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
17.02.2016
Sprache
Englisch
EAN
9783319270975
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Abel Symposia
Sonderedition
Nein
Seitenanzahl
306
Auflage
1
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
The Abel Symposium 2014
Schlagwörter
dimension reduction, sparsity, statistical genomics, statistical inference in high dimensions, high dimensional inference, penelised regression, thresholding, multiple testing, factor models
Thema-Inhalt
PBKS - Numerische Mathematik PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik PSAX - DV-gestützte Biologie/Bioinformatik UFM - Mathematische und statistische Software
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

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