A Ridge-regresszió becslés elmélete és alkalmazásai

Eredeti címe:

Theory of Ridge Regression Estimation with Applications

Könyv tartalma:

Útmutató a gerinc-, LASSO-, előzetes teszt- és Stein-típusú becslők szisztematikus analitikus eredményeihez, alkalmazásokkal

A Theory of Ridge Regression Estimation with Applications átfogó útmutatót nyújt a becslés elméletéhez és módszereihez. A Ridge-regresszió és a LASSO áll az összes büntetésbecslő középpontjában egy sor standard modellben, amelyeket számos alkalmazott statisztikai elemzésben használnak. A könyv, amelyet a terület elismert szakértői írtak, alapos bevezetést tartalmaz a büntetés- és zsugorításos becslésbe, és feltárja a ridge, a LASSO és a logisztikus regresszió szerepét a neurális hálózatok és a nagy adatelemzés számítógép-intenzív területén.

A könyv úgy lett megtervezve, hogy könnyen hozzáférhető legyen, és részletesen bemutatja a különböző modellekkel kapcsolatos alapvető terminológiát, például a helyzeti és egyszerű lineáris modelleket, a normál és rangelmélet-alapú ridge-, LASSO-, előzetes teszt- és Stein-típusú becslőket. 
A szerzők a tanulás fokozása érdekében feladatsorokat is tartalmaznak. Ez a könyv a Wiley Series in Probability and Statistics sorozat egyik kötete, amely minden statisztikus számára alapvető és felbecsülhetetlen értékű olvasmány. Ez a fontos forrás:

⬤ A bemutatott eljárások elméleti lefedettségét és számítógépes alkalmazásait kínálja.

⬤ Megoldásokat és alternatív módszereket tartalmaz az előrejelzési pontosságra és a modelleljárások kiválasztására.

⬤ Ez az első olyan könyv, amely a gerincregresszióra összpontosít, és egyesíti a korábbi kutatásokat a jelenlegi módszertannal.

⬤ A szövegben végig az R-t használja, és tartalmaz egy kísérő weboldalt, amely kényelmes adatkészleteket tartalmaz.

A különböző tudományterületek végzős hallgatói, gyakorlati szakemberei és kutatói számára írt Theory of Ridge Regression Estimation with Applications című könyv a statisztikai becslés elméletének és módszertanának hiteles útmutatója.