Multivariate Statistical Analysis: A High-Dimensional Approach - V. I. Serdobolskii
-35% su kodu BOOKS
Pristatymas per 17-23 d.d.
30 dienų grąžinimo politika
In the last few decades the accumulation of large amounts of in formation in numerous applications. has stimtllated an increased in terest in multivariate analysis. Computer technologies allow one to use multi-dimensional and multi-parametric models successfully. At the same time, an interest arose in statistical analysis with a de ficiency of sample data. Nevertheless, it is difficult to describe the re ... Visas aprašymas
Jums taip pat gali patikti
TOP
The Art of Electronics
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
INCOSE Systems Engineering Handbook
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
If Anyone Builds It, Everyone Dies: The Case Against Superintelligent AI
Eliezer Yudkowsky, Nate Soares
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
The Design of Everyday Things
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Open Circuits: The Inner Beauty of Electronic Components
Eric Schlaepfer, Windell Oskay
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Get started with MicroPython on Raspberry Pi Pico: The Official Raspberry Pi Pico Guide
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
We Are Not Machines: The Fight for the Future of Work
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Foundations of Flavor: The Noma Guide to Fermentation: Including Step-By-Step Information on Making and Cooking with: Koji, Kombuchas, Shoyus, Misos, Vinegars, Garums, Lacto-Ferments and black Fruits Vegetables
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Nucleo Boards Programming with the STM32CubeIDE: Hands-on in more than 50 projects
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Data-Driven Science and Engineering: Machine Learning, Dynamical Systems, and Control
Steven L. Brunton, J. Nathan Kutz
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Black Holes: The Key to Understanding the Universe
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Practical Electronics for Inventors
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Flowers For Algernon: A Modern Literary Classic
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
How To Read Water: Clues & Patterns from Puddles to the Sea
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Make: Electronics: Learning by Discovery: A hands-on primer for the new electronics enthusiast
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Mastering the Arduino Uno R4: Programming and Projects for the Minima and WiFi
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
The Idea Factory: Bell Labs and the Great Age of American Innovation
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Fundamentals of Aerodynamics ISE
Christopher Cadou, John D. Anderson
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Foundation Design and Construction
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
Aprašymas
In the last few decades the accumulation of large amounts of in formation in numerous applications. has stimtllated an increased in terest in multivariate analysis. Computer technologies allow one to use multi-dimensional and multi-parametric models successfully. At the same time, an interest arose in statistical analysis with a de ficiency of sample data. Nevertheless, it is difficult to describe the recent state of affairs in applied multivariate methods as satisfactory. Unimprovable (dominating) statistical procedures are still unknown except for a few specific cases. The simplest problem of estimat ing the mean vector with minimum quadratic risk is unsolved, even for normal distributions. Commonly used standard linear multivari ate procedures based on the inversion of sample covariance matrices can lead to unstable results or provide no solution in dependence of data. Programs included in standard statistical packages cannot process 'multi-collinear data' and there are no theoretical recommen dations except to ignore a part of the data. The probability of data degeneration increases with the dimension n, and for n > N, where N is the sample size, the sample covariance matrix has no inverse. Thus nearly all conventional linear methods of multivariate statis tics prove to be unreliable or even not applicable to high-dimensional data.
Daugiau informacijos
| Autorius | V. I. Serdobolskii |
|---|---|
| Leidėjas | Springer Netherlands |
| Series | Theory and Decision Library B |
| Išleidimo metai | 2000 |
| Viršelio tipas | Kieti viršeliai |
| EAN | 9780792366430 |