| 书目名称 | Moderne Verfahren der Angewandten Statistik | | 编辑 | Jan Gertheiss,Matthias Schmid,Martin Spindler | | 视频video | | | 概述 | Einzigartige und breitgefächerte Zusammenstellung aktueller statistischer Methoden in deutscher Sprache.Ausgewogene Mischung aus mathematischer Darstellung und praktischer Umsetzung.Für Anwender aller | | 图书封面 |  | | 描述 | .Dieses Handbuch setzt dort an, wo die meisten Einführungstexte zur angewandten Statistik aufhören: Anerkannte Expertinnen und Experten führen in fortgeschrittene Methoden, Modelle und Konzepte der angewandten Statistik ein und geben Hinweise zur tiefergehenden Lektüre. Schwerpunkte sind dabei zum einen flexible Methoden und Modellklassen für Regressionsprobleme, die unterschiedliche Aspekte adressieren, welche im klassischen linearen Modell nicht adäquat abgebildet bzw. berücksichtigt werden können. Zu nennen sind hier beispielhaft die Verteilungsregression, generalisierte additive Modelle, Überlebenszeitanalysen und maschinelle Lernverfahren. Zum anderen werden zahlreiche Methoden der modernen statistischen Inferenz behandelt, wie etwa Bayesianische Ansätze, Bootstrap- und Permutationstests, kausale Inferenz oder Tests bei hochdimensionalen Daten. Abgerundet wird das Buch durch übergreifende Kapitel zu fehlenden Daten und reproduzierbarer bzw. replizierbarer Forschung. Die einzelnen Beiträge sind dabei unabhängig von den anderen Kapiteln lesbar..Das Handbuch wendet sich zum einen an Anwenderinnen und Anwender aus der Praxis sowie Promovierende und PostDocs mit soliden Grundkenntn | | 出版日期 | Living reference work 2025Latest edition | | 关键词 | Variablenselektion; Modellwahl; Postklassische Inferenz; Bootstrap-Verfahren; Verallgemeinerte lineare M | | doi | https://doi.org/10.1007/978-3-662-63496-7 | | isbn_ebook | 978-3-662-63496-7 |
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发表于 2025-3-21 18:34:08
