Statistical Learning and Modeling in Data Analysis / Balzano, Simona ; Porzio, Giovanni C. ; Salvatore, Renato ; Vistocco, Domenico ; Vichi, Maurizio  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Statistical Learning and Modeling in Data Analysis : Methods and Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Balzano, Simona, ; Porzio, Giovanni C., ; Salvatore, Renato, ; Vistocco, Domenico, ; Vichi, Maurizio, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: VIII, 182 p. 40 ilustraciones, 26 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-69944-4 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  Procesamiento de datos  Aprendizaje automático  Estructuras de datos (Informática)  Teoría de la información  Teoría y métodos estadísticos  Estadística y Computación  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Estadísticas aplicadas  Estructuras de datos y teoría de la información Clasificación: Resumen: Las contribuciones reunidas en este libro se centran en métodos modernos para el aprendizaje y modelado estadístico en el análisis de datos y presentan una serie de interesantes aplicaciones del mundo real. El libro cubre numerosos temas de investigación, que van desde la inferencia y el modelado estadístico hasta los métodos factoriales y de agrupamiento, desde el análisis de datos direccionales hasta el análisis de series temporales y la estimación de áreas pequeñas. Las aplicaciones reflejan nuevos análisis en una variedad de campos, incluidos la medicina, las finanzas, la ingeniería, el marketing y el riesgo cibernético. El libro reúne contribuciones seleccionadas y revisadas por pares presentadas en la 12.ª Reunión Científica del Grupo de Clasificación y Análisis de Datos de la Sociedad Italiana de Estadística (CLADAG 2019), celebrada en Cassino, Italia, del 11 al 13 de septiembre de 2019. CLADAG promueve métodos metodológicos avanzados investigación en estadística multivariada con especial enfoque en el análisis y clasificación de datos, y apoya el intercambio y difusión de ideas, conceptos metodológicos, métodos numéricos, algoritmos y resultados computacionales y aplicados. Este libro, fiel a los objetivos de CLADAG, está dirigido a investigadores y profesionales interesados ​​en los últimos desarrollos y aplicaciones en el campo del análisis y clasificación de datos. Nota de contenido: Chapter 1 - Interpreting Effects in Generalized Linear Modeling (Alan Agresti, Claudia Tarantola, and Roberta Varriale) -- Chapter 2 - ACE, AVAS and Robust Data Transformations: Performance of Investment Funds (Anthony C. Atkinson, Marco Riani, Aldo Corbellini, and Gianluca Morelli) -- Chapter 3 - Predictive Principal Component Analysis (Simona Balzano, Maja Bozic, Laura Marcis, and Renato Salvatore) -- Chapter 4 - Robust model-based learning to discover new wheat varieties and discriminate adulterated kernels in X-ray images (Andrea Cappozzo, Francesca Greselin, and Thomas Brendan Murphy) -- Chapter 5 - A dynamic model for ordinal time series: an application to consumers' perceptions of inflation (Marcella Corduas) -- Chapter 6 - Deep learning to jointly analyze images and clinical data for disease detection (Federica Crobu and Agostino Di Ciaccio) -- Chapter 7 -Studying Affiliation Networks through Cluster CA and Blockmodeling (Daniela D'Ambrosio, Marco Serino, and Giancarlo Ragozini) -- Chapter 8 - Sectioning Procedure on Geostatistical Indices Series of Pavement Road Profiles (Mauro D'Apuzzo, Rose-Line Spacagna, Azzurra Evangelisti, Daniela Santilli, and Vittorio Nicolosi) -- Chapter 9 - Directional supervised learning through depth functions: an application to ECG waves analysis (Houyem Demni) -- Chapter 10 - Penalized vs. contrained approaches for clusterwise linear regression modelling (Roberto Di Mari, Stefano Antonio Gattone, and Roberto Rocci) -- Chapter 11 - Effect measures for group comparisons in a two-component mixture model: a cyber risk analysis (Maria Iannario and Claudia Tarantola) -- Chapter 12 - A Cramér–von Mises test of uniformity on the hypersphere (Eduardo García-Portugués, Paula Navarro-Esteban, and Juan Antonio Cuesta-Albertos) -- Chapter 13 - On mean and/or variance mixtures of normal distributions (Sharon X. Lee and Geoffrey J. McLachlan) -- Chapter 14 - Robust depth-based inference in elliptical models (Stanislav Nagy and Jiří Dvořák) -- Chapter 15 - Latent class analysis for the derivation of marketing decisions: An empirical study for BEV battery manufacturers (Friederike Paetz) -- Chapter 16 - Small Area Estimation Diagnostics: the Case of the Fay-Herriot Model (Maria Chiara Pagliarella) -- Chapter 17 - A comparison between methods to cluster mixed-type data: Gaussian mixtures versus Gower distance (Monia Ranalli and Roberto Rocci) -- Chapter 18 - Exploring the gender gap in Erasmus student mobility flows (Marialuisa Restaino, Ilaria Primerano, and Maria Prosperina Vitale). Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Statistical Learning and Modeling in Data Analysis : Methods and Applications [documento electrónico] / Balzano, Simona, ; Porzio, Giovanni C., ; Salvatore, Renato, ; Vistocco, Domenico, ; Vichi, Maurizio,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - VIII, 182 p. 40 ilustraciones, 26 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-69944-4 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Estadísticas  Procesamiento de datos  Aprendizaje automático  Estructuras de datos (Informática)  Teoría de la información  Teoría y métodos estadísticos  Estadística y Computación  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Estadísticas aplicadas  Estructuras de datos y teoría de la información Clasificación: Resumen: Las contribuciones reunidas en este libro se centran en métodos modernos para el aprendizaje y modelado estadístico en el análisis de datos y presentan una serie de interesantes aplicaciones del mundo real. El libro cubre numerosos temas de investigación, que van desde la inferencia y el modelado estadístico hasta los métodos factoriales y de agrupamiento, desde el análisis de datos direccionales hasta el análisis de series temporales y la estimación de áreas pequeñas. Las aplicaciones reflejan nuevos análisis en una variedad de campos, incluidos la medicina, las finanzas, la ingeniería, el marketing y el riesgo cibernético. El libro reúne contribuciones seleccionadas y revisadas por pares presentadas en la 12.ª Reunión Científica del Grupo de Clasificación y Análisis de Datos de la Sociedad Italiana de Estadística (CLADAG 2019), celebrada en Cassino, Italia, del 11 al 13 de septiembre de 2019. CLADAG promueve métodos metodológicos avanzados investigación en estadística multivariada con especial enfoque en el análisis y clasificación de datos, y apoya el intercambio y difusión de ideas, conceptos metodológicos, métodos numéricos, algoritmos y resultados computacionales y aplicados. Este libro, fiel a los objetivos de CLADAG, está dirigido a investigadores y profesionales interesados ​​en los últimos desarrollos y aplicaciones en el campo del análisis y clasificación de datos. Nota de contenido: Chapter 1 - Interpreting Effects in Generalized Linear Modeling (Alan Agresti, Claudia Tarantola, and Roberta Varriale) -- Chapter 2 - ACE, AVAS and Robust Data Transformations: Performance of Investment Funds (Anthony C. Atkinson, Marco Riani, Aldo Corbellini, and Gianluca Morelli) -- Chapter 3 - Predictive Principal Component Analysis (Simona Balzano, Maja Bozic, Laura Marcis, and Renato Salvatore) -- Chapter 4 - Robust model-based learning to discover new wheat varieties and discriminate adulterated kernels in X-ray images (Andrea Cappozzo, Francesca Greselin, and Thomas Brendan Murphy) -- Chapter 5 - A dynamic model for ordinal time series: an application to consumers' perceptions of inflation (Marcella Corduas) -- Chapter 6 - Deep learning to jointly analyze images and clinical data for disease detection (Federica Crobu and Agostino Di Ciaccio) -- Chapter 7 -Studying Affiliation Networks through Cluster CA and Blockmodeling (Daniela D'Ambrosio, Marco Serino, and Giancarlo Ragozini) -- Chapter 8 - Sectioning Procedure on Geostatistical Indices Series of Pavement Road Profiles (Mauro D'Apuzzo, Rose-Line Spacagna, Azzurra Evangelisti, Daniela Santilli, and Vittorio Nicolosi) -- Chapter 9 - Directional supervised learning through depth functions: an application to ECG waves analysis (Houyem Demni) -- Chapter 10 - Penalized vs. contrained approaches for clusterwise linear regression modelling (Roberto Di Mari, Stefano Antonio Gattone, and Roberto Rocci) -- Chapter 11 - Effect measures for group comparisons in a two-component mixture model: a cyber risk analysis (Maria Iannario and Claudia Tarantola) -- Chapter 12 - A Cramér–von Mises test of uniformity on the hypersphere (Eduardo García-Portugués, Paula Navarro-Esteban, and Juan Antonio Cuesta-Albertos) -- Chapter 13 - On mean and/or variance mixtures of normal distributions (Sharon X. Lee and Geoffrey J. McLachlan) -- Chapter 14 - Robust depth-based inference in elliptical models (Stanislav Nagy and Jiří Dvořák) -- Chapter 15 - Latent class analysis for the derivation of marketing decisions: An empirical study for BEV battery manufacturers (Friederike Paetz) -- Chapter 16 - Small Area Estimation Diagnostics: the Case of the Fay-Herriot Model (Maria Chiara Pagliarella) -- Chapter 17 - A comparison between methods to cluster mixed-type data: Gaussian mixtures versus Gower distance (Monia Ranalli and Roberto Rocci) -- Chapter 18 - Exploring the gender gap in Erasmus student mobility flows (Marialuisa Restaino, Ilaria Primerano, and Maria Prosperina Vitale). Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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