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Fundamentals of High-Dimensional Statistics

Johannes Lederer (Gebundene Ausgabe, Englisch)

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Beschreibung
This textbook provides a step-by-step introduction to the tools and principles of high-dimensional statistics. Each chapter is complemented by numerous exercises, many of them with detailed solutions, and computer labs in R that convey valuable practical insights. The book covers the theory and practice of high-dimensional linear regression, graphical models, and inference, ensuring readers have a smooth start in the field. It also offers suggestions for further reading. Given its scope, the textbook is intended for beginning graduate and advanced undergraduate students in statistics, biostatistics, and bioinformatics, though it will be equally useful to a broader audience.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
17.11.2021
Sprache
Englisch
EAN
9783030737917
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Springer Texts in Statistics
Sonderedition
Nein
Autor
Johannes Lederer
Seitenanzahl
355
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
With Exercises and R Labs
Schlagwörter
high-dimensional statistics, regularization, sparsity, linear regression, graphical models, high-dimensional data, R labs, prediction, estimation, lasso, calibration, statistical inference, exercises and solutions, high-dimensional inference
Thema-Inhalt
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik UN - Datenbanken UFM - Mathematische und statistische Software UYQM - Maschinelles Lernen
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

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