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Genetic Algorithms as Tool for Statistical Analysis of High-Dimensional Data Structures
Rüdiger Krause (Broschiert, Englisch)
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Beschreibung
In regression the objective is to determine an appropriate function
which reflects reality as accurate as possible but also eliminates
irregularities from data noise and is therefore easy to interpret.
A popular and flexible approach for estimating the true underlying
function is the additive model. One possible approach for fitting
additive models is the expansion in B-splines which allows direct… calculation of the estimators. If the number of B-splines is too
large the estimated functions become wiggly and tend to be very
close to the observed data. To avoid this problem of overfitting
we use a penalization approach characterized by smoothing parameters.
In this thesis we propose the use of genetic algorithms
for smoothing parameter optimization. Genetic algorithms are rarely
applied in the field of statistics and refer to the principle that
better adapted individuals win against their competitors
under equal conditions. Apart from smoothing parameter
optimization the user often faces datasets containing large numbers
of relevant and irrelevant explanatory variables. Appropriate variable
selection approaches allow to reduce the number of variables to
subsets of relevant variables. We propose to consider the problems of
variable selection and choice of smoothing parameters simultaneously
by using genetic algorithms. Our approach bases on an appropriate
combination of the genetic algorithms for smoothing parameter
optimization and variable selection. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
01.08.2004
Sprache
Englisch
EAN
9783832506612
Herausgeber
Logos Berlin
Sonderedition
Nein
Autor
Rüdiger Krause
Seitenanzahl
213
Auflage
1
Einbandart
Broschiert
Schlagwörter
Variablenselektion, Optimierung, Genetische Algorithmen, Additive Modelle, Splines
Höhe
210 mm
Breite
14.5 cm
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