Statistics for high-dimensional data : methods, theory and applications

Modern statistics deals with large and complex data sets, and consequently with models containing a large number of parameters. This book presents a detailed account of recently developed approaches, such as the Lasso and boosting methods. It also provides the mathematical theory behind them, provin...

Deskribapen osoa

Gorde:
Xehetasun bibliografikoak
Egile Nagusiak: Bühlmann, Peter, 1965-, Geer, Sara A. van de, 1958- (Egilea), van de Geer, Sara (Egilea)
Formatua: Livre numérique
Hizkuntza:Anglais
Argitaratua: Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg 2011.
Cham : Springer Nature
Saila:Springer Series in Statistics
Gaiak:
Sarrera elektronikoa:Accès sur la plateforme de l'éditeur
Accès sur la plateforme Istex
Accès Université d'Orléans
Accès INSA CVL
Oharra: Description d'après consultation du 22 avril 2013
Archives Springer e-books (Licence nationale)
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Edition sous un autre format:• Statistics for high-dimensional data, methods, theory and applications, Peter Bühlmann, Sara van de Geer, 2011, Berlin, Springer, 1 vol. (XVII-556 p.), Springer series in statistics, 978-3-642-20191-2
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084 |a 62Jxx. 2010 
100 1 |a Bühlmann, Peter,  |d 1965- 
245 1 0 |a Statistics for high-dimensional data :  |b methods, theory and applications   |c by Peter Bühlmann, Sara van de Geer. 
260 |a Berlin, Heidelberg :  |b Springer Berlin Heidelberg. 
260 |a Cham :  |b Springer Nature,  |c 2011. 
490 0 |a Springer Series in Statistics  |x 0172-7397 
500 |a Description d'après consultation du 22 avril 2013 
500 |a Archives Springer e-books (Licence nationale) 
500 |a Archives Springer e-books (Licence nationale) 
504 |a Bibliogr. Index 
505 1 |a Introduction Lasso for linear models Generalized linear models and the Lasso The group Lasso Additive models and many smooth univariate functions Theory for the Lasso Variable selection with the Lasso Theory for l1/l2-penalty procedures Non-convex loss functions and l1-regularization Stable solutions P-values for linear models and beyond Boosting and greedy algorithms Graphical modeling Probability and moment inequalities Author Index Index References Problems at the end of each chapter 
506 |a Accès en ligne pour les établissements français bénéficiaires des licences nationales 
506 |a Accès soumis à abonnement pour tout autre établissement 
506 |a Conditions particulières de réutilisation pour les bénéficiaires des licences nationales. https://www.licencesnationales.fr/springer-nature-ebooks-contrat-licence-ln-2017 
520 |a Modern statistics deals with large and complex data sets, and consequently with models containing a large number of parameters. This book presents a detailed account of recently developed approaches, such as the Lasso and boosting methods. It also provides the mathematical theory behind them, proving their great potential in a large number of settings. Both the methods and theory are then illustrated with real data examples. 
650 |a Programmation non convexe 
650 |a Moindres valeurs absolues 
650 |a Modèles linéaires (statistique) 
650 |a Fonctions de lissage 
700 1 |a Geer, Sara A. van de,  |d 1958-  |4 aut 
700 1 |a van de Geer, Sara.  |4 aut 
776 0 |0 154813222  |t Statistics for high-dimensional data  |o methods, theory and applications  |f Peter Bühlmann, Sara van de Geer  |d 2011  |c Berlin  |n Springer  |p 1 vol. (XVII-556 p.)  |s Springer series in statistics  |z 978-3-642-20191-2 
856 4 |q PDF  |u https://doi.org/10.1007/978-3-642-20192-9  |z Accès sur la plateforme de l'éditeur 
856 4 |u https://revue-sommaire.istex.fr/ark:/67375/8Q1-JZJ813BC-Z  |z Accès sur la plateforme Istex 
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997 |0 973530  |1 Livre numérique  |a Ressource numérique  |b INSA  |b ENSA  |c 0/Bibliothèque numérique/  |c 1/Bibliothèque numérique/Autre ressource numérique/