Книга "Введение в конверты. Сокращение размерности для эффективной оценки в многомерной статистике" является обзором основных новых разработок в моделях и методах конвертов, которые позволяют повышать эффективность многомерных анализов без изменения традиционных целей. Автор предлагает баланс между основами и методологией, интегрируя иллюстративные примеры, которые показывают, как конверты могут быть использованы на практике. В книге рассматривается, как использовать конверты для выбора определенных коэффициентов, и исследуются предикторные конверты и их связь с регрессией частных наименьших квадратов. Автор также обсуждает потенциал методологии конвертов для улучшения оценки многомерного среднего. В книге также приводится информация о том, как конверты могут быть использованы в обобщенных линейных моделях, регрессиях с матричным ответом, а также рассматривается работа над разреженными и байесовскими ответными конвертами. Кроме того, книга исследует отношения между конвертами и другими методами сокращения размерности, включая канонические корреляции, редуцированные ранговые регрессии, обученное сингулярное разложение, достаточное сокращение размерности, главные компоненты и главные согласованные компоненты. Книга предназначена для исследователей и аспирантов в области многомерного анализа и сокращения размерности, а также для практиков, интересующихся статистической методологией. Это важный ресурс, который описывает новые методологические разработки, сфокусированные на развивающейся области исследований. Книга также содержит математические и линейно-алгебраические основы, а также дополнительные материалы, доступные на онлайн-сайте, включая поддержку R и Matlab.
Оригинальная книга авторитетного специалиста в этой области D.Cook, "Introduction to Envelopes: Dimension Reduction for Estimation Efficiency in Multivariate Modeling", предлагает обзор теории и методов формирования оболочек, методов увеличения точности при многомерном анализе без изменения традиционной парадигмы. Автор сочетает базу и методику, показывая применение оболочек на практике. Обсуждаются оболочки для отбора определенных коэффициентов, оболочки предикторов, их связь с методом наименьших квадратов частных наименьших квадратов. Книга раскрывает потенциал этой методологии для улучшения оценки многомерной средней. Также рассмотрены применения оболочек в обобщенных линейных моделях, регрессорах с матричнозначной зависимой переменной, а также работы над оболочками с разреженным и байесовским ответом. Кроме того, рассмотрены связи оболочек с другими методами уменьшения размерности, включая канонические корреляции, редукцированную регрессию, супервизорную сингулярную разложение, достаточное уменьшение размерности, главные компоненты и аддитивные компоненты по чтению.Эта важная работа предлагает: текст, написанный ведущим экспертомоткрывает новые направления исследований в данной области, охватывает важные нововведения, анализирует базовые математику и линейную алгебру. Существует онлайн-ресурс с поддержкой R и Matlab. Книга адресована исследователям и аспирантам в области многомерного анализа и уменьшения размерностии, а также практикующим статистикам.
Электронная Книга «An Introduction to Envelopes. Dimension Reduction for Efficient Estimation in Multivariate Statistics» написана автором R. Cook Dennis в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119422952
Описание книги от R. Cook Dennis
Written by the leading expert in the field, this text reviews the major new developments in envelope models and methods An Introduction to Envelopes provides an overview of the theory and methods of envelopes, a class of procedures for increasing efficiency in multivariate analyses without altering traditional objectives. The author offers a balance between foundations and methodology by integrating illustrative examples that show how envelopes can be used in practice. He discusses how to use envelopes to target selected coefficients and explores predictor envelopes and their connection with partial least squares regression. The book reveals the potential for envelope methodology to improve estimation of a multivariate mean. The text also includes information on how envelopes can be used in generalized linear models, regressions with a matrix-valued response, and reviews work on sparse and Bayesian response envelopes. In addition, the text explores relationships between envelopes and other dimension reduction methods, including canonical correlations, reduced-rank regression, supervised singular value decomposition, sufficient dimension reduction, principal components, and principal fitted components. This important resource: • Offers a text written by the leading expert in this field • Describes groundbreaking work that puts the focus on this burgeoning area of study • Covers the important new developments in the field and highlights the most important directions • Discusses the underlying mathematics and linear algebra • Includes an online companion site with both R and Matlab support Written for researchers and graduate students in multivariate analysis and dimension reduction, as well as practitioners interested in statistical methodology, An Introduction to Envelopes offers the first book on the theory and methods of envelopes.
