Книга "Multivariate Nonparametric Regression and Visualization" представляет собой современный подход к статистическому обучению и его применению с помощью методов визуализации. Уникальная и инновационная презентация обеспечивает читателям основные статистические концепции для получения полных и точных прогнозов при заданных наборах данных. Книга сосредоточена на непараметрических методах, которые адаптируются к множественным типам механизмов генерации данных, начиная с обзора классификации и регрессии. Затем представлены и исследуются различные проверенные и эффективные методы визуализации для обучения на выборках и функциях. Авторы книги выделяют управление рисками, выбор портфеля и определение цен на опционы как основные области, где статистические методы могут быть использованы в количественной финансовой сфере. Книга также охватывает ключевые статистические области, включая линейные методы, методы ядер, аддитивные модели и деревья, бустинг, метод опорных векторов и метод ближайших соседей. В дополнительных приложениях книги приводятся материалы для обучения R-пакету, чтобы поощрить дублирование и модификацию проведенных вычислений и исследований. Книга является идеальным учебником для студентов старших курсов и аспирантов по оценке непараметрических функций, продвинутых тем в статистике и количественной финансовой сфере. Кроме того, книга является отличным справочником для практиков, которые применяют статистические методы в количественном финансовом анализе.
Эта книга является современным подходом к статистическому обучению и его практическому применению с использованием методов визуализации и включает уникальные новаторские представления. Она предоставляет читателям ключевые статистические концепции для получения полных и точных прогнозов при использовании данных. Книга фокусируется на непараметрических методах, которые адаптивны к различным механизмам генерации данных и начинается с обзора классификации и регрессии. Далее она представляет и исследует различные проверенные и апробированные методы визуализации применительно к изучению закономерностей и функций. В ней также рассматривается, как статистические методы могут применяться в количественных финансовых операциях, включая управление рисками, выбор портфеля и оценку опционов. Книга освещает ключевые статистические области, такие как линейные методы, методы ядерных оценок, аддитивные модели и деревья, бустинг, векторные машины опорных векторов, и методы ближайших соседей. Также рассматриваются дополнительные приложения непараметрической и полупараметрической методологии. В книге предлагаются: обширный приложение с материалами из R-пакетов, чтобы побудить повторение и модификацию представленных вычислений и исследование; многочисленные примеры для того, чтобы продемонстрировать применение в финансовой области; секции с формальными определениями различных применяемых методов, чтобы читатели могли использовать их на протяжении всей книги. "Многомерная непараметрическая регрессия и визуализация" является идеальной книгой для студентов младших и старших курсов, изучающих непараметрический анализ функций, продвинутые темы статистики и количественные финансы. Кроме того, книга представляет собой отличную отправную точку для профессионалов, применяющих статистические методы в финансовых операциях.
Электронная Книга «Multivariate Nonparametric Regression and Visualization» написана автором Jussi Sakari Klemelä в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118838044
Описание книги от Jussi Sakari Klemelä
A modern approach to statistical learning and its applications through visualization methods With a unique and innovative presentation, Multivariate Nonparametric Regression and Visualization provides readers with the core statistical concepts to obtain complete and accurate predictions when given a set of data. Focusing on nonparametric methods to adapt to the multiple types of data generating mechanisms, the book begins with an overview of classification and regression. The book then introduces and examines various tested and proven visualization techniques for learning samples and functions. Multivariate Nonparametric Regression and Visualization identifies risk management, portfolio selection, and option pricing as the main areas in which statistical methods may be implemented in quantitative finance. The book provides coverage of key statistical areas including linear methods, kernel methods, additive models and trees, boosting, support vector machines, and nearest neighbor methods. Exploring the additional applications of nonparametric and semiparametric methods, Multivariate Nonparametric Regression and Visualization features: An extensive appendix with R-package training material to encourage duplication and modification of the presented computations and research Multiple examples to demonstrate the applications in the field of finance Sections with formal definitions of the various applied methods for readers to utilize throughout the book Multivariate Nonparametric Regression and Visualization is an ideal textbook for upper-undergraduate and graduate-level courses on nonparametric function estimation, advanced topics in statistics, and quantitative finance. The book is also an excellent reference for practitioners who apply statistical methods in quantitative finance.
