Эта книга представляет собой всестороннее исследование высокоразмерного анализа многомерных методов и их практических применений. "Многомерная статистика: Высокоразмерные и большие выборочные приближения" - первая книга, в которой рассматривается, как классические многомерные методы могут быть пересмотрены и использованы вместо традиционных статистических инструментов. Написанная ведущими исследователями в этой области, книга сосредоточена на высокоразмерных и крупномасштабных приближениях и подробно описывает многочисленные базовые многомерные методы, применяемые для достижения высокого уровня точности.
Авторы начинают с фундаментального представления базовых инструментов и точных распределительных результатов многомерной статистики, а также приводят выводы большинства распределительных результатов. Обсуждаются статистические методы для данных высокой размерности, таких как кривые, спектры, изображения и микрочипы ДНК. Также представлены загрузочные приближения с методологической точки зрения, теоретические точности в MANOVA-тестах и критерии выбора модели. Последующие главы содержат дополнительный тематический материал, включая: высокоразмерные приближения различных статистик, высокоразмерные статистические методы, приближения с вычислимой ошибкой ограничения, выбор переменных на основе подхода выбора модели, статистику с ограничениями ошибки и их применение в дискриминантном анализе, моделях ростовых кривых, обобщенных линейных моделях, профильном анализе и множественных сравнениях.
Каждая глава содержит реальные применения и тщательный анализ реальных данных. Кроме того, приближенные формулы, встречающиеся в книге, являются полезным инструментом как для практических, так и для теоретических статистиков. Базовые результаты по точным распределениям в многомерном анализе представлены в доступном, но исчерпывающем формате.
"Многомерная статистика" - отличная книга для курсов по теории вероятностей в статистике на аспирантском уровне. Она также является важным справочным пособием как для практикующих, так и для теоретических статистиков, интересующихся многомерным анализом и которые могли бы извлечь пользу из изучения применений аналитических вероятностных методов в статистике.
В данной книге предлагается подробный анализ многомерных методов и их приложений для обработки данных большого объема. Книга является первым руководством в своем роде, где представлены способы использования классических многомерных методов в отличие от обычных статистических инструментов. Ее авторы выступают выдающимися исследователями данной области, делая акцент на представление приближений для больших объемов данных и рассмотрения основных многомерных методов. Проговариваются основы, корректные распределения для многомерной статистики, и предоставляются пошаговые инструкции для большинства распределений. В работе также присутствуют аналитические материалы в виде различных статистических методов для данных с высокой размерностью. Представлены подходы в теории бутстреп-аппроксимации, расчеты точного положения при тестировании MANOVA и критерии выбора моделей. В последующих главах рассмотрены многие другие нюансы, которые включают в себя примерный расчет различных статистических выводов, многомерных статистических подходов, приближенные формулы с расчетными ошибками и процедуры выбора переменных, основана на теории по выбору моделей. Анализы реальных данных также включены в каждый раздел. Для теоретиков и практиков, интересующихся многомерным анализом и желающими обучаться взаимодействию аналитических вероятностных методов и статистики, представленная книга является незаменимым пособием.
Comprehensive Examination of High-dimensional Analysis of Multivariate Methods and Their Real-World Applications "Multivariate Statistics - High-Dimentional and Large-sample Approximations" is the first work of this kind offering insight on how old-fashioned multivariate methods can replace conventional statistical techniques. This volume is intended for researchers dealing with high-dimensionality and scales: they focus on large scale and introduce various basic methods of multivariate usage used by specialists for obtaining precision of analysis.
Электронная Книга «Multivariate Statistics» написана автором Yasunori Fujikoshi в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470539866
Описание книги от Yasunori Fujikoshi
A comprehensive examination of high-dimensional analysis of multivariate methods and their real-world applications Multivariate Statistics: High-Dimensional and Large-Sample Approximations is the first book of its kind to explore how classical multivariate methods can be revised and used in place of conventional statistical tools. Written by prominent researchers in the field, the book focuses on high-dimensional and large-scale approximations and details the many basic multivariate methods used to achieve high levels of accuracy. The authors begin with a fundamental presentation of the basic tools and exact distributional results of multivariate statistics, and, in addition, the derivations of most distributional results are provided. Statistical methods for high-dimensional data, such as curve data, spectra, images, and DNA microarrays, are discussed. Bootstrap approximations from a methodological point of view, theoretical accuracies in MANOVA tests, and model selection criteria are also presented. Subsequent chapters feature additional topical coverage including: High-dimensional approximations of various statistics High-dimensional statistical methods Approximations with computable error bound Selection of variables based on model selection approach Statistics with error bounds and their appearance in discriminant analysis, growth curve models, generalized linear models, profile analysis, and multiple comparison Each chapter provides real-world applications and thorough analyses of the real data. In addition, approximation formulas found throughout the book are a useful tool for both practical and theoretical statisticians, and basic results on exact distributions in multivariate analysis are included in a comprehensive, yet accessible, format. Multivariate Statistics is an excellent book for courses on probability theory in statistics at the graduate level. It is also an essential reference for both practical and theoretical statisticians who are interested in multivariate analysis and who would benefit from learning the applications of analytical probabilistic methods in statistics.
