دانلود کتاب Theory Of Ridge Regression Estimators With Applications, 2019

نام کتاب: Theory Of Ridge Regression Estimators With Applications

نویسنده: Mohammad Arashi و B. M. Golam Kibria و A. K. Md. Ehsanes Saleh

ویرایش: ۱

سال انتشار: ۲۰۱۹

کد ISBN کتاب: ۹۷۸۱۱۱۸۶۴۴۶۱۴, ۱۱۱۸۶۴۴۶۱۱,

فرمت: PDF

تعداد صفحه: ۳۴۲

حجم کتاب: ۲ مگابایت

کیفیت کتاب: ocr

انتشارات: John Wiley & Sons

Description About Book Theory Of Ridge Regression Estimators With Applications From Amazon


A guide to the systematic analytical results for ridge, LASSO, preliminary test, and Stein-type estimators with applications

Theory of Ridge Regression Estimation with Applications offers a comprehensive guide to the theory and methods of estimation. Ridge regression and LASSO are at the center of all penalty estimators in a range of standard models that are used in many applied statistical analyses. Written by noted experts in the field, the book contains a thorough introduction to penalty and shrinkage estimation and explores the role that ridge, LASSO, and logistic regression play in the computer intensive area of neural network and big data analysis.

Designed to be accessible, the book presents detailed coverage of the basic terminology related to various models such as the location and simple linear models, normal and rank theory-based ridge, LASSO, preliminary test and Stein-type estimators.
The authors also include problem sets to enhance learning. This book is a volume in the Wiley Series in Probability and Statistics series that provides essential and invaluable reading for all statisticians. This important resource:

Offers theoretical coverage and computer-intensive applications of the procedures presented
Contains solutions and alternate methods for prediction accuracy and selecting model procedures
Presents the first book to focus on ridge regression and unifies past research with current methodology
Uses R throughout the text and includes a companion website containing convenient data sets
Written for graduate students, practitioners, and researchers in various fields of science, Theory of Ridge Regression Estimation with Applications is an authoritative guide to the theory and methodology of statistical estimation.

درباره کتاب Theory Of Ridge Regression Estimators With Applications ترجمه شده از گوگل


راهنمای نتایج تحلیلی سیستماتیک برای برآوردگرهای رج ، لاسو ، آزمایش مقدماتی و برآوردگرهای نوع Stein با کاربردها

نظریه برآورد رگرسیون ریج با کاربردها یک راهنمای جامع برای نظریه و روش های برآورد ارائه می دهد. رگرسیون ریج و LASSO در مرکز همه برآوردگرهای مجازات در طیف وسیعی از مدلهای استاندارد قرار دارند که در بسیاری از تحلیلهای آماری کاربردی مورد استفاده قرار می گیرند. این کتاب که توسط کارشناسان برجسته در این زمینه نوشته شده است ، شامل مقدمه ای کامل در تخمین مجازات و انقباض است و نقشی را که رج ، لاسو و رگرسیون لجستیک در منطقه فشرده کامپیوتر شبکه عصبی و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ بازی می کند ، بررسی می کند.

این کتاب که برای دسترسی به آن طراحی شده است ، پوشش مفصلی از اصطلاحات اساسی مربوط به مدلهای مختلف از جمله مکان و مدلهای خطی ساده ، خط الراس مبتنی بر نظریه عادی و درجه ، LASSO ، آزمون مقدماتی و برآوردگرهای نوع Stein را ارائه می دهد. نویسندههمچنین مجموعه مشکلاتی را برای افزایش یادگیری در نظر گرفته اند. این کتاب یک مجلد از مجموعه Wiley Series in احتمال and Statistics است که خواندن ضروری و ارزشمندی را برای همه آمار شناسان فراهم می کند. این منبع مهم:

پوشش نظری و برنامه های کاربردی فشرده رایانه ای از روش های ارائه شده را ارائه می دهد
شامل راه حل ها و روش های جایگزین برای دقت پیش بینی و انتخاب روش های مدل
اولین کتاب ارائه شده در مورد رگرسیون پشته را ارائه می دهد و تحقیقات گذشته را با روش فعلی متحد می کند
از R در کل متن استفاده می کند و شامل یک وب سایت همراه است که شامل مجموعه داده های مناسب است
نظریه رگرسیون ریج با استفاده از برنامه های کاربردی برای دانشجویان تحصیلات تکمیلی ، پزشکان و محققان در زمینه های مختلف علمی ، راهنمای معتبری برای نظریه و روش برآورد آماری است.

 جهت دسترسی به توضیحات این کتاب در Amazon اینجا کلیک کنید.

یک پیشنهاد عالی!
با خرید اشتراک، بدون محدودیت، کتاب دانلود کن!
بازنویسی متن پایان نامه و مقاله بازنویسی متن پایان نامه و مقاله