Advanced Linear Modeling
Autor Ronald Christensenen Limba Engleză Paperback – 8 ian 2021
Prezentat sub formă de companion avansat, Advanced Linear Modeling ajunge la a treia ediție, oferind o extensie riguroasă a teoriei modelelor liniare către domenii de frontieră precum învățarea statistică (Statistical Learning) și analiza datelor dependente. Observăm o structură echilibrată, în care Ronald Christensen folosește un nucleu teoretic solid — bazat pe proiecții, ortogonalitate și distanța Mahalanobis — pentru a explica fenomene complexe precum regresia nonparametrică sau mașinile cu vectori suport (SVM).
În comparație cu A First Course in Linear Model Theory de Nalini Ravishanker, care se adresează studenților de nivel intermediar, lucrarea de față propune o abordare mult mai tehnică și specializată. Dacă titlul lui Ravishanker pune bazele, volumul lui Christensen aprofundează subiecte precum estimarea penalizată și metodele kernel, fiind destinat celor care au deja un fundament solid în statistică. Totodată, deși tratează teme de geostatistică regăsite și în Spatial Linear Models for Environmental Data, Advanced Linear Modeling menține o perspectivă matematică unificată, integrând datele spațiale în cadrul mai larg al modelelor liniare generale.
Structura cărții este progresivă: primele capitole sunt dedicate învățării statistice, urmate de o analiză detaliată a datelor dependente, incluzând serii temporale și modele multivariate. Această ediție din 2019 integrează resurse practice esențiale, oferind cod R online pentru toate analizele prezentate, ceea ce facilitează tranziția de la demonstrațiile teoretice la aplicarea pe seturi de date reale.
Preț: 527.46 lei
Preț vechi: 620.55 lei
-15%
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 13-27 iunie
Specificații
ISBN-10: 3030291669
Pagini: 632
Ilustrații: XXIII, 608 p. 76 illus., 6 illus. in color.
Dimensiuni: 155 x 235 x 34 mm
Greutate: 0.94 kg
Ediția:Third Edition 2019
Editura: Springer
Locul publicării:Cham, Switzerland
De ce să citești această carte
Recomandăm acest volum cercetătorilor și studenților la masterat sau doctorat care doresc să stăpânească mecanismele matematice din spatele algoritmilor moderni de Statistical Learning. Cititorul câștigă o înțelegere profundă a modului în care teoria spațiilor vectoriale se aplică în analiza seriilor temporale și a datelor spațiale. Este un instrument indispensabil pentru trecerea de la modelele liniare clasice la cele complexe, oferind rigoarea necesară pentru cercetarea avansată.
Despre autor
Ronald Christensen este un statistician recunoscut pentru capacitatea sa de a unifica teoria modelelor liniare prin concepte geometrice. În opera sa, Advanced Linear Modeling reprezintă vârful de lance, continuând direcțiile trasate în Plane Answers to Complex Questions, unde a stabilit utilizarea proiecțiilor ca metodă fundamentală de analiză. Alte lucrări ale sale, precum Log-Linear Models and Logistic Regression și Analysis of Variance, Design, and Regression, reflectă interesul constant pentru structurile liniare aplicate pe date dezechilibrate și tabele de contingență, consolidându-i reputația de autoritate în modelarea statistică riguroasă.
Cuprins
Recenzii
Notă biografică
Textul de pe ultima copertă
This new edition features a wealth of new and revised content. In Statistical Learning it delves into nonparametric regression, penalized estimation (regularization), reproducing kernel Hilbert spaces, the kernel trick, and support vector machines. For Dependent Data it uses linear model theory to examine general linear models, linear mixed models, time series, spatial data, (generalized) multivariate linear models, discrimination, and dimension reduction. While numerous references to Plane Answers are made throughout the volume, Advanced Linear Modeling can be used on its own given a solid background in linear models. Accompanying R code for the analyses is available online.