New Advances in Statistics and Data Science / Chen, Ding-Geng ; Jin, Zhezhen ; Li, Gang ; Li, Yi ; Liu, Aiyi ; Zhao, Yichuan  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : New Advances in Statistics and Data Science Tipo de documento: documento electrónico Autores: Chen, Ding-Geng, ; Jin, Zhezhen, ; Li, Gang, ; Li, Yi, ; Liu, Aiyi, ; Zhao, Yichuan, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XXIII, 348 p. 74 ilustraciones, 41 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-69416-0 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Estadísticas  Investigación cuantitativa  Biometría  Teoría y métodos estadísticos  Análisis de datos y Big Data  Bioestadística Índice Dewey: 519.5 Matemáticas estadísticas Resumen: Este libro se compone de las presentaciones realizadas en el 25º Simposio de Estadística Aplicada de ICSA celebrado en el Hyatt Regency, Atlanta, del 12 al 15 de junio de 2016. Este simposio atrajo a más de 700 estadísticos y científicos de datos que trabajan en el mundo académico, el gobierno y la industria de por todo el mundo. El tema de esta conferencia fue el "Desafío de Big Data y aplicaciones de la estadística", en reconocimiento del advenimiento de la era de Big Data, y el simposio ofreció oportunidades para aprender, recibir inspiración de viejas ideas de investigación y desarrollar otras nuevas, y para promover nuevas colaboraciones de investigación en las ciencias de datos. Las contribuciones invitadas abordaron temas ricos estrechamente relacionados con el análisis de big data en las ciencias de datos, reflejando avances recientes y desafíos importantes en estadística, estadísticas comerciales y bioestadística. Posteriormente, los seis editores seleccionaron 19 presentaciones de alta calidad e invitaron a los oradores a preparar capítulos completos para este libro, que muestra nuevos métodos en estadística y ciencias de datos, teorías emergentes y aplicaciones de casos de estadística, ciencia de datos y campos interdisciplinarios. Los temas tratados en el libro son oportunos y tienen un gran impacto en las ciencias de datos, identificando direcciones importantes para futuras investigaciones, promoviendo métodos estadísticos avanzados en la ciencia de big data y facilitando futuras colaboraciones entre disciplinas y entre teoría y práctica. Nota de contenido: Part 1 Review and Theoretical Framework in Data Science -- Ch 1 Statistical Distances and Their Role in Robustness -- Ch 2 The Out-source Error in Multi-source Cross Validation-type Procedures -- Ch 3 -- Meta-Analysis for Rare Events as Binary Outcomes -- Ch 4 New Challenges and Strategies in Robust Optimal Design for Multicategory Logit Modelling -- Ch 5 Testing of Multivariate Spline Growth Model -- Part 2 Complex and Big Data Analysis -- Ch 6 Uncertainty Quantification Using the Neighbor Gaussian Process -- Ch 7 Tuning Parameter Selection in the LASSO with Unspecified Propensity -- Adaptive Filtering Increases Power to Detect Differently Expressed Genes -- Ch 9 Estimating Parameters in Complex Systems with Functional Outputs - A Wavelet-based Approximate Bayesian Computation Approach -- Ch 10 A maximum Likelihood Approach for Non-invasive Cancer Diagnosis Using Methylation Profiling of Cell-free DNA from Blood -- Part 3 Clinical Trials, Statistical Shape Analysis and Application -- Ch 11 A Simpleand Efficient Statistical Approach for Designing an Early Phase II Clinical Trial - Ordinal Linear Contrast Test -- Ch 12 Landmark-constrained Statistical Shape Analysis of Elastic Curves and Surfaces -- Ch 13 Phylogeny-based kernels with Application to Microbiome Association Studies -- Ch 14 Accounting for Differential Error in Time-to-event Analyses using Imperfect Electronic Health Record-derived Endpoints -- Part 4 Statistical Modeling and Data Analysis -- Ch 15 Modeling Inter-trade Durations in the Limit Order market -- Ch 16 Assessment of Drug Interactions with Repeated Measurements -- Ch 17 Statistical Indices for Risk Tracking in Longitudinal Studies -- Ch 18 Statistical Analysis of Labor market Integration: A Mixture Regression Approach -- Ch 19 Bias Correction in Age-Cohort Models Using Eigen Analysis. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i New Advances in Statistics and Data Science [documento electrónico] / Chen, Ding-Geng, ; Jin, Zhezhen, ; Li, Gang, ; Li, Yi, ; Liu, Aiyi, ; Zhao, Yichuan,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XXIII, 348 p. 74 ilustraciones, 41 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-69416-0 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Estadísticas  Investigación cuantitativa  Biometría  Teoría y métodos estadísticos  Análisis de datos y Big Data  Bioestadística Índice Dewey: 519.5 Matemáticas estadísticas Resumen: Este libro se compone de las presentaciones realizadas en el 25º Simposio de Estadística Aplicada de ICSA celebrado en el Hyatt Regency, Atlanta, del 12 al 15 de junio de 2016. Este simposio atrajo a más de 700 estadísticos y científicos de datos que trabajan en el mundo académico, el gobierno y la industria de por todo el mundo. El tema de esta conferencia fue el "Desafío de Big Data y aplicaciones de la estadística", en reconocimiento del advenimiento de la era de Big Data, y el simposio ofreció oportunidades para aprender, recibir inspiración de viejas ideas de investigación y desarrollar otras nuevas, y para promover nuevas colaboraciones de investigación en las ciencias de datos. Las contribuciones invitadas abordaron temas ricos estrechamente relacionados con el análisis de big data en las ciencias de datos, reflejando avances recientes y desafíos importantes en estadística, estadísticas comerciales y bioestadística. Posteriormente, los seis editores seleccionaron 19 presentaciones de alta calidad e invitaron a los oradores a preparar capítulos completos para este libro, que muestra nuevos métodos en estadística y ciencias de datos, teorías emergentes y aplicaciones de casos de estadística, ciencia de datos y campos interdisciplinarios. Los temas tratados en el libro son oportunos y tienen un gran impacto en las ciencias de datos, identificando direcciones importantes para futuras investigaciones, promoviendo métodos estadísticos avanzados en la ciencia de big data y facilitando futuras colaboraciones entre disciplinas y entre teoría y práctica. Nota de contenido: Part 1 Review and Theoretical Framework in Data Science -- Ch 1 Statistical Distances and Their Role in Robustness -- Ch 2 The Out-source Error in Multi-source Cross Validation-type Procedures -- Ch 3 -- Meta-Analysis for Rare Events as Binary Outcomes -- Ch 4 New Challenges and Strategies in Robust Optimal Design for Multicategory Logit Modelling -- Ch 5 Testing of Multivariate Spline Growth Model -- Part 2 Complex and Big Data Analysis -- Ch 6 Uncertainty Quantification Using the Neighbor Gaussian Process -- Ch 7 Tuning Parameter Selection in the LASSO with Unspecified Propensity -- Adaptive Filtering Increases Power to Detect Differently Expressed Genes -- Ch 9 Estimating Parameters in Complex Systems with Functional Outputs - A Wavelet-based Approximate Bayesian Computation Approach -- Ch 10 A maximum Likelihood Approach for Non-invasive Cancer Diagnosis Using Methylation Profiling of Cell-free DNA from Blood -- Part 3 Clinical Trials, Statistical Shape Analysis and Application -- Ch 11 A Simpleand Efficient Statistical Approach for Designing an Early Phase II Clinical Trial - Ordinal Linear Contrast Test -- Ch 12 Landmark-constrained Statistical Shape Analysis of Elastic Curves and Surfaces -- Ch 13 Phylogeny-based kernels with Application to Microbiome Association Studies -- Ch 14 Accounting for Differential Error in Time-to-event Analyses using Imperfect Electronic Health Record-derived Endpoints -- Part 4 Statistical Modeling and Data Analysis -- Ch 15 Modeling Inter-trade Durations in the Limit Order market -- Ch 16 Assessment of Drug Interactions with Repeated Measurements -- Ch 17 Statistical Indices for Risk Tracking in Longitudinal Studies -- Ch 18 Statistical Analysis of Labor market Integration: A Mixture Regression Approach -- Ch 19 Bias Correction in Age-Cohort Models Using Eigen Analysis. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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