Învățarea statistică pentru date dependente mari

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.

Titlul original:

Statistical Learning for Big Dependent Data

Conținutul cărții:

Această carte prezintă metode utile pentru analizarea și înțelegerea seturilor mari de date care sunt dependente dinamic. Cartea va începe cu exemple de date dependente multivariate și instrumente pentru prezentarea statisticilor descriptive ale acestor date. Apoi prezintă câteva metode statistice utile pentru analiza seriilor temporale univariate, punând accentul pe procedurile statistice pentru modelare și prognoză. Sunt discutate atât modelele liniare, cât și cele neliniare. O atenție deosebită este acordată analizei datelor dependente cu frecvență ridicată.

A doua parte a cărții analizează dependența comună, atât dependența contemporană, cât și dependența dinamică, între mai multe serii de date dependente. O atenție deosebită va fi acordată metodelor grafice pentru date mari, gestionării eterogenității în seriile temporale (cum ar fi valorile aberante, valorile lipsă și modificările matricelor de covarianță) și parametrilor care variază în timp pentru seriile temporale multivariate. A treia parte a cărții este dedicată analizei datelor dependente înalt tridimensionale. Accentul se pune pe subiecte care sunt utile atunci când numărul de serii temporale este mare. Subiectele selectate includ gruparea seriilor temporale, regresia liniară înalt-dimensională pentru date dependente și aplicațiile acesteia, precum și reducerea dimensiunii cu ajutorul componentelor principale dinamice și al modelelor factoriale. Pe parcursul cărții, sunt prezentate avantajele și dezavantajele metodelor discutate și sunt utilizate exemple reale în demonstrație.

Cartea va fi de interes pentru studenții absolvenți, cercetătorii și practicienii din domeniul afacerilor, economiei, ingineriei și științei care sunt interesați de metodele statistice pentru analiza datelor dependente mari și prognoză.