Autor Vichi, Maurizio
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Hacer una sugerencia Refinar búsquedaAdvanced Studies in Classification and Data Science / Imaizumi, Tadashi ; Okada, Akinori ; Miyamoto, Sadaaki ; Sakaori, Fumitake ; Yamamoto, Yoshiro ; Vichi, Maurizio
Título : Advanced Studies in Classification and Data Science Tipo de documento: documento electrónico Autores: Imaizumi, Tadashi, ; Okada, Akinori, ; Miyamoto, Sadaaki, ; Sakaori, Fumitake, ; Yamamoto, Yoshiro, ; Vichi, Maurizio, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XI, 524 p. 121 ilustraciones, 64 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1533112-- 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 Visualización de información Sociología Comportamiento del consumidor Estadísticas aplicadas Teoría y métodos estadísticos Visualización de datos e información Métodos sociológicos Índice Dewey: 519 Estadística y probabilidades Resumen: Este volumen editado se centra en los últimos avances en clasificación y ciencia de datos y cubre una amplia gama de temas en el contexto del análisis de datos y áreas relacionadas, por ejemplo, el análisis de datos complejos, análisis de datos cualitativos, métodos para datos de alta dimensión, dimensionalidad. reducción, visualización de datos, métodos estadísticos multivariados y diversas aplicaciones a datos reales en las ciencias sociales, las ciencias médicas y otras disciplinas. Además de compartir hallazgos teóricos y metodológicos, el libro muestra cómo aplicar los métodos propuestos a una variedad de problemas, por ejemplo, en el comportamiento del consumidor, la toma de decisiones, los datos de marketing y las estructuras de las redes sociales. Se cubren tanto los aspectos metodológicos como las aplicaciones a una amplia gama de áreas como la economía, las ciencias del comportamiento, las ciencias del marketing, las ciencias de la gestión y las ciencias sociales. El libro está dirigido principalmente a investigadores y profesionales interesados en los últimos avances y aplicaciones prácticas en estos campos, así como a estadísticos aplicados y analistas de datos. Su combinación de avances metodológicos con una amplia gama de aplicaciones del mundo real recopiladas en varios campos lo convierte en un valor único para ayudar a los lectores a resolver sus problemas de investigación. Nota de contenido: Chapter 1. Multilevel model-based clustering: A new proposal of maximum-a-posteriori assignment -- Chapter 2. Multi-citeria classifications in regional development modelling -- Chapter 3. Non-parametric latent modeling and network clustering -- Chapter 4. Efficient, Geometrically-adaptive Techniques for Multiscale Gaussian-kernel SVM Classification -- Chapter 5. Random forests followed by computed ABC analysis as a feature selection method for machine-learning in biomedical data -- Chapter 6. Non-Hierarchical Clustering for Large Data without Recalculating Cluster Center -- Chapter 7. Supervised Nested Algorithm for Classification based on K-means -- Chapter 8. Using Classification of Regions Based on the Complexity of the Global Progress Indices for Supporting Development in Competitiveness -- Chapter 9. Estimation Methods Based on Weighting Clusters -- Chapter 10. Five Strategies for Accommodating Overdispersion in Simple Correspondence Analysis -- Chapter 11. From Joint Graphical Display to Bi-Modal Clustering: [2] Dual Space Versus Total Space -- Chapter 12. Linear Time Visualization and Search in Big Data using Pixellated Factor Space Mapping -- Chapter 13. From Joint Graphical Display to Bi-Modal Clustering: [1] A Giant Leap in Quantication Theory -- Chapter 14. External Logistic Biplots for Mixed Types of Data -- Chapter 15. Functional clustering approach for analysis of concentration -- Chapter 16. Generalized additive models for the detection of copy number variations (CNVs) using multi gene panel sequencing data -- Chapter 17. Variable selection for classification of multivariate functional data -- Chapter 18. Initial value selection for the alternating least squares algorithm -- Chapter 19. Inference for General MANOVA Based on ANOVA-Type Statistic -- Chapter 20. How To Cross the River? - New 'Distance'Measures -- Chapter 21. New Statistical Matching Method Using Multinomial Logistic Regression Model -- Chapter 22. Constructing graphical models for multi-source data: Sparse Network And Component analysis -- Chapter 23. Understanding Malvestuto's normalized mutual information -- Chapter 24. Understanding the Rand index -- Chapter 25. Layered Multivariate Regression with Its Applications -- Chapter 26. An exploratory study on the clumpiness measure of intertransaction times: how is it useful for customer relationship management? -- Chapter 27. Data Quality Management of Chain Stores based on Outlier Detection -- Chapter 28. Analysis of expenditure pattens of virtual marriage households consisting of working couples synthesized by statistical matching method q -- Chapter 29. The Effects of Natural Disasters on Household Income and Poverty in Rural Vietnam: An Analysis Using the Vietnam Household Living Standards Survey -- Chapter 30. Generalizability of relationship between number of tweets about and sales of new beverage products -- Chapter 31. Cluster Distance-Based Regression -- Chapter 32. Bayesian network analysis of fashion behaviour -- Chapter 33. Determining the Similarity Index in Electoral Behavior Analysis: An Issue Voting Behavioral:Mapping -- Chapter 34. Well-Being Measures -- Chapter 35. The Relationship between Household Assets and Choice to Work: Evidence from Japanese Official Microdata -- Chapter 36. Visualization and Spatial Statistical Analysis for Vietnam Household Living Standard Survey -- Chapter 37. Changes in the Gendered Division of Labor and Women's Economic Contributions within Japanese Couples -- Chapter 38. Employment structures vs. educational capital in the European Union regions -- Chapter 39. The IPUMS Approach to Harmonizing the World's Population Census Data -- Chapter 40. A Supervised Multiclass Classifieras an Autocoding System for the Family Income and Expenditure Survey -- . 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 Advanced Studies in Classification and Data Science [documento electrónico] / Imaizumi, Tadashi, ; Okada, Akinori, ; Miyamoto, Sadaaki, ; Sakaori, Fumitake, ; Yamamoto, Yoshiro, ; Vichi, Maurizio, . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2020 . - XI, 524 p. 121 ilustraciones, 64 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1533112--
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Estadísticas Visualización de información Sociología Comportamiento del consumidor Estadísticas aplicadas Teoría y métodos estadísticos Visualización de datos e información Métodos sociológicos Índice Dewey: 519 Estadística y probabilidades Resumen: Este volumen editado se centra en los últimos avances en clasificación y ciencia de datos y cubre una amplia gama de temas en el contexto del análisis de datos y áreas relacionadas, por ejemplo, el análisis de datos complejos, análisis de datos cualitativos, métodos para datos de alta dimensión, dimensionalidad. reducción, visualización de datos, métodos estadísticos multivariados y diversas aplicaciones a datos reales en las ciencias sociales, las ciencias médicas y otras disciplinas. Además de compartir hallazgos teóricos y metodológicos, el libro muestra cómo aplicar los métodos propuestos a una variedad de problemas, por ejemplo, en el comportamiento del consumidor, la toma de decisiones, los datos de marketing y las estructuras de las redes sociales. Se cubren tanto los aspectos metodológicos como las aplicaciones a una amplia gama de áreas como la economía, las ciencias del comportamiento, las ciencias del marketing, las ciencias de la gestión y las ciencias sociales. El libro está dirigido principalmente a investigadores y profesionales interesados en los últimos avances y aplicaciones prácticas en estos campos, así como a estadísticos aplicados y analistas de datos. Su combinación de avances metodológicos con una amplia gama de aplicaciones del mundo real recopiladas en varios campos lo convierte en un valor único para ayudar a los lectores a resolver sus problemas de investigación. Nota de contenido: Chapter 1. Multilevel model-based clustering: A new proposal of maximum-a-posteriori assignment -- Chapter 2. Multi-citeria classifications in regional development modelling -- Chapter 3. Non-parametric latent modeling and network clustering -- Chapter 4. Efficient, Geometrically-adaptive Techniques for Multiscale Gaussian-kernel SVM Classification -- Chapter 5. Random forests followed by computed ABC analysis as a feature selection method for machine-learning in biomedical data -- Chapter 6. Non-Hierarchical Clustering for Large Data without Recalculating Cluster Center -- Chapter 7. Supervised Nested Algorithm for Classification based on K-means -- Chapter 8. Using Classification of Regions Based on the Complexity of the Global Progress Indices for Supporting Development in Competitiveness -- Chapter 9. Estimation Methods Based on Weighting Clusters -- Chapter 10. Five Strategies for Accommodating Overdispersion in Simple Correspondence Analysis -- Chapter 11. From Joint Graphical Display to Bi-Modal Clustering: [2] Dual Space Versus Total Space -- Chapter 12. Linear Time Visualization and Search in Big Data using Pixellated Factor Space Mapping -- Chapter 13. From Joint Graphical Display to Bi-Modal Clustering: [1] A Giant Leap in Quantication Theory -- Chapter 14. External Logistic Biplots for Mixed Types of Data -- Chapter 15. Functional clustering approach for analysis of concentration -- Chapter 16. Generalized additive models for the detection of copy number variations (CNVs) using multi gene panel sequencing data -- Chapter 17. Variable selection for classification of multivariate functional data -- Chapter 18. Initial value selection for the alternating least squares algorithm -- Chapter 19. Inference for General MANOVA Based on ANOVA-Type Statistic -- Chapter 20. How To Cross the River? - New 'Distance'Measures -- Chapter 21. New Statistical Matching Method Using Multinomial Logistic Regression Model -- Chapter 22. Constructing graphical models for multi-source data: Sparse Network And Component analysis -- Chapter 23. Understanding Malvestuto's normalized mutual information -- Chapter 24. Understanding the Rand index -- Chapter 25. Layered Multivariate Regression with Its Applications -- Chapter 26. An exploratory study on the clumpiness measure of intertransaction times: how is it useful for customer relationship management? -- Chapter 27. Data Quality Management of Chain Stores based on Outlier Detection -- Chapter 28. Analysis of expenditure pattens of virtual marriage households consisting of working couples synthesized by statistical matching method q -- Chapter 29. The Effects of Natural Disasters on Household Income and Poverty in Rural Vietnam: An Analysis Using the Vietnam Household Living Standards Survey -- Chapter 30. Generalizability of relationship between number of tweets about and sales of new beverage products -- Chapter 31. Cluster Distance-Based Regression -- Chapter 32. Bayesian network analysis of fashion behaviour -- Chapter 33. Determining the Similarity Index in Electoral Behavior Analysis: An Issue Voting Behavioral:Mapping -- Chapter 34. Well-Being Measures -- Chapter 35. The Relationship between Household Assets and Choice to Work: Evidence from Japanese Official Microdata -- Chapter 36. Visualization and Spatial Statistical Analysis for Vietnam Household Living Standard Survey -- Chapter 37. Changes in the Gendered Division of Labor and Women's Economic Contributions within Japanese Couples -- Chapter 38. Employment structures vs. educational capital in the European Union regions -- Chapter 39. The IPUMS Approach to Harmonizing the World's Population Census Data -- Chapter 40. A Supervised Multiclass Classifieras an Autocoding System for the Family Income and Expenditure Survey -- . 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
Título : Applications in Statistical Computing : From Music Data Analysis to Industrial Quality Improvement Tipo de documento: documento electrónico Autores: Bauer, Nadja, ; Ickstadt, Katja, ; Lübke, Karsten, ; Szepannek, Gero, ; Trautmann, Heike, ; Vichi, Maurizio, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XI, 340 p. 83 ilustraciones, 48 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-25147-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de datos Estadísticas Informática Estadistica matematica Música La investigación de operaciones Estadística y Computación Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Estadísticas aplicadas Probabilidad y Estadística en Informática Matemáticas en la música Investigación de Operaciones y Teoría de la Decisión Índice Dewey: 519.5 Matemáticas estadísticas Resumen: Este volumen presenta una selección de trabajos de investigación sobre diversos temas en la interfaz de la estadística y la informática. Se pone énfasis en las aplicaciones prácticas de métodos estadísticos en diversas disciplinas, utilizando el aprendizaje automático y otros métodos computacionales. El libro cubre campos de investigación que incluyen el diseño de experimentos, estadística computacional, análisis de datos musicales, control estadístico de procesos, biometría, ingeniería industrial y econometría. El volumen, que reúne contribuciones innovadoras, de alta calidad y científicamente relevantes, se publicó en honor de Claus Weihs, profesor de Estadística Computacional en la Universidad TU Dortmund, con motivo de su 66 cumpleaños. Nota de contenido: Part I Methodological Developments in Data Science.-Aviation Data Analysis by Linear Programming in Airline Network Revenue Management -- Bayesian Reduced Rank Regression for Classification -- Modelling and classification of GC/IMS breath gas measurements for lozenges of different flavours -- The Cosine Depth Distribution Classifier for Directional Data -- A Nonconformity Ratio Based Desirability Function for Capability Assessment -- Part II Computational Statistics -- Heteroscedastic Discriminant Analysis using R -- Comprehensive Feature-Based Landscape Analysis of Continuous and Constrained Optimization Problems Using the R-Package flacco -- Part III Perspectives on Statistics and Data Science -- A Note on Artificial Intelligence and Statistics -- Statistical Computing and Data Science in Introductory Statistics -- Approaching Ethical Guidelines for Data Scientists -- Part IV Statistics in Econometric Applications -- Dating Lower Turning Points of Business Cycles – a Multivariate Linear Discriminant Analysis for Germany 1984 to 2009 -- Partial Orderings of Default Predictions -- Improving GMM efficiency in dynamic models for panel data with mean stationarity -- Part V Statistics in Industrial Applications -- Economically designed Bayesian np control charts using dual sample sizes for long-run processes -- Statistical analysis of the lifetime of diamond impregnated tools for core drilling of concrete -- Detection of anomalous sequences in crack data of a bridge monitoring -- Optimal Semi-Split-Plot Designs with R -- Continuous process monitoring through ensemble based anomaly detection -- Part VI Statistics in Music Applications -- Evaluation of Audio Feature Groups for the Prediction of Arousal and Valence in Music -- The Psychological Foundations of Classification. 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 Applications in Statistical Computing : From Music Data Analysis to Industrial Quality Improvement [documento electrónico] / Bauer, Nadja, ; Ickstadt, Katja, ; Lübke, Karsten, ; Szepannek, Gero, ; Trautmann, Heike, ; Vichi, Maurizio, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XI, 340 p. 83 ilustraciones, 48 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-25147-5
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Procesamiento de datos Estadísticas Informática Estadistica matematica Música La investigación de operaciones Estadística y Computación Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Estadísticas aplicadas Probabilidad y Estadística en Informática Matemáticas en la música Investigación de Operaciones y Teoría de la Decisión Índice Dewey: 519.5 Matemáticas estadísticas Resumen: Este volumen presenta una selección de trabajos de investigación sobre diversos temas en la interfaz de la estadística y la informática. Se pone énfasis en las aplicaciones prácticas de métodos estadísticos en diversas disciplinas, utilizando el aprendizaje automático y otros métodos computacionales. El libro cubre campos de investigación que incluyen el diseño de experimentos, estadística computacional, análisis de datos musicales, control estadístico de procesos, biometría, ingeniería industrial y econometría. El volumen, que reúne contribuciones innovadoras, de alta calidad y científicamente relevantes, se publicó en honor de Claus Weihs, profesor de Estadística Computacional en la Universidad TU Dortmund, con motivo de su 66 cumpleaños. Nota de contenido: Part I Methodological Developments in Data Science.-Aviation Data Analysis by Linear Programming in Airline Network Revenue Management -- Bayesian Reduced Rank Regression for Classification -- Modelling and classification of GC/IMS breath gas measurements for lozenges of different flavours -- The Cosine Depth Distribution Classifier for Directional Data -- A Nonconformity Ratio Based Desirability Function for Capability Assessment -- Part II Computational Statistics -- Heteroscedastic Discriminant Analysis using R -- Comprehensive Feature-Based Landscape Analysis of Continuous and Constrained Optimization Problems Using the R-Package flacco -- Part III Perspectives on Statistics and Data Science -- A Note on Artificial Intelligence and Statistics -- Statistical Computing and Data Science in Introductory Statistics -- Approaching Ethical Guidelines for Data Scientists -- Part IV Statistics in Econometric Applications -- Dating Lower Turning Points of Business Cycles – a Multivariate Linear Discriminant Analysis for Germany 1984 to 2009 -- Partial Orderings of Default Predictions -- Improving GMM efficiency in dynamic models for panel data with mean stationarity -- Part V Statistics in Industrial Applications -- Economically designed Bayesian np control charts using dual sample sizes for long-run processes -- Statistical analysis of the lifetime of diamond impregnated tools for core drilling of concrete -- Detection of anomalous sequences in crack data of a bridge monitoring -- Optimal Semi-Split-Plot Designs with R -- Continuous process monitoring through ensemble based anomaly detection -- Part VI Statistics in Music Applications -- Evaluation of Audio Feature Groups for the Prediction of Arousal and Valence in Music -- The Psychological Foundations of Classification. 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
Título : Classification, (Big) Data Analysis and Statistical Learning Tipo de documento: documento electrónico Autores: Mola, Francesco, ; Conversano, Claudio, ; Vichi, Maurizio, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XVI, 242 p. 65 ilustraciones, 21 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-55708-3 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 Grandes datos Teoría y métodos estadísticos Estadística y Computación Estadística en Negocios Gestión Economía Finanzas Seguros Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Índice Dewey: 519.5 Matemáticas estadísticas Resumen: Este libro editado se centra en los últimos avances en clasificación, aprendizaje estadístico, análisis de datos y áreas relacionadas con la ciencia de datos, incluido el análisis estadístico de grandes conjuntos de datos, el análisis de big data, la agrupación de series temporales, la integración de datos de diferentes fuentes y las redes sociales. Abarca tanto los aspectos metodológicos como las aplicaciones en una amplia gama de áreas, como la economía, el marketing, la educación, las ciencias sociales, la medicina, las ciencias ambientales y la industria farmacéutica. Además, describe las características básicas del software detrás de los resultados del análisis de datos y proporciona enlaces a los códigos y conjuntos de datos correspondientes cuando es necesario. Este libro está destinado a investigadores y profesionales interesados en los últimos avances y aplicaciones en el campo. Las contribuciones revisadas por pares se presentaron en la 10.ª Reunión Científica del Grupo de Clasificación y Análisis de Datos (CLADAG) de la Sociedad Italiana de Estadística, celebrada en Santa Margherita di Pula (Cagliari), Italia, del 8 al 10 de octubre de 2015. Nota de contenido: Rank Properties for Centred Three-way Arrays – C. Albers (Univ. of Groningen) et al -- Principal Component Analysis of Complex Data and Application to Climatology – S. Camiz (La Sapienza Univ. of Rome) et al -- Clustering upper level units in multilevel models for ordinal data – L. Grilli (Univ. of Florence) et al -- A Multilevel Heckman Model To Investigate Financial Assets Among Old People In Europe – O. Paccagnella (univ. of Padua) et al -- Multivariate stochastic downscaling with semicontinuous data – L. Paci (univ. of Bologna) et al -- Motivations and expectations of students' mobility abroad: a mapping technique – V. Caviezel (Univ. of Bergamo) et al -- Comparing multi-step ahead forecasting functions for time series clustering – M. Corduas (Univ. of Naples Federico II) et al -- Electre Tri-Machine Learning Approach to the Record Linkage – V. Minnetti (La Sapienza Univ. of Rome) et al -- . MCA Based Community Detection – C. Drago (Univ. of Rome Niccolò Cusano) -- Classi fying social roles by network structures – S. Gozzo (univ. of Catania) et al -- Bayesian Networks For Financial Markets Signals Detection – A. Greppi (univ.of Pavia) et al -- Finite sample behaviour of MLE in network autocorrelation models – M. La Rocca (Univ. of Salerno) et al -- Classification Models as Tools of Bankruptcy Prediction – Polish Experience – J. Pochiecha (Cracow university) et al -- Clustering macroseismic fields by statistical data depth functions – C. Agostinelli (Univ. of Trento) -- Depth based tests for circular antipodal symmetry – G. Pandolfo (Univ. of Cassino) et al -- Estimating The Effect Of Prenatal Care On Birth Outcomes – E. Sironi (Sacro Cuore University) et al -- Bifurcations And Sunspots In Continuous Time Optimal Models With Externalities – B.Venturi (Univ. of Cagliari) et al -- Enhancing Big Data Exploration with Faceted Browsing – S. Bergamaschi (Univ. of Modena and Reggio Emilia) et al -- Big data meet pharmaceutical industry: an application on social media data – C. Liberati (Univ. of Milan Bicocca) et al -- From Big Data to information: statistical issues through a case study – S. Signorelli (Univ. of Bergamo) et al -- Quality of Classification approaches for the quantitative analysis of international conflict – A.F.X. Wilhelm (Jacobs Univ. Bremen) -- P-splines based clustering as a general framework: some applications using different clustering algorithms – C. Iorio (Univ. of Naples Federico II) et al -- A graphical copula-based tool for detecting tail dependence – R. Pappadà (univ. of Trieste) et al -- Comparing spatial and spatio-temporal FPCA to impute large continuous gaps in space – M. Ruggeri (Univ. of Palermo) et al -- Exploring Italian students' performances in the SNV test: a quantile regression perspective – A. Costanzo (National Institute for the Evaluation of Education and Training – INVALSI) et al. . 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 Classification, (Big) Data Analysis and Statistical Learning [documento electrónico] / Mola, Francesco, ; Conversano, Claudio, ; Vichi, Maurizio, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XVI, 242 p. 65 ilustraciones, 21 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-55708-3
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 Grandes datos Teoría y métodos estadísticos Estadística y Computación Estadística en Negocios Gestión Economía Finanzas Seguros Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Índice Dewey: 519.5 Matemáticas estadísticas Resumen: Este libro editado se centra en los últimos avances en clasificación, aprendizaje estadístico, análisis de datos y áreas relacionadas con la ciencia de datos, incluido el análisis estadístico de grandes conjuntos de datos, el análisis de big data, la agrupación de series temporales, la integración de datos de diferentes fuentes y las redes sociales. Abarca tanto los aspectos metodológicos como las aplicaciones en una amplia gama de áreas, como la economía, el marketing, la educación, las ciencias sociales, la medicina, las ciencias ambientales y la industria farmacéutica. Además, describe las características básicas del software detrás de los resultados del análisis de datos y proporciona enlaces a los códigos y conjuntos de datos correspondientes cuando es necesario. Este libro está destinado a investigadores y profesionales interesados en los últimos avances y aplicaciones en el campo. Las contribuciones revisadas por pares se presentaron en la 10.ª Reunión Científica del Grupo de Clasificación y Análisis de Datos (CLADAG) de la Sociedad Italiana de Estadística, celebrada en Santa Margherita di Pula (Cagliari), Italia, del 8 al 10 de octubre de 2015. Nota de contenido: Rank Properties for Centred Three-way Arrays – C. Albers (Univ. of Groningen) et al -- Principal Component Analysis of Complex Data and Application to Climatology – S. Camiz (La Sapienza Univ. of Rome) et al -- Clustering upper level units in multilevel models for ordinal data – L. Grilli (Univ. of Florence) et al -- A Multilevel Heckman Model To Investigate Financial Assets Among Old People In Europe – O. Paccagnella (univ. of Padua) et al -- Multivariate stochastic downscaling with semicontinuous data – L. Paci (univ. of Bologna) et al -- Motivations and expectations of students' mobility abroad: a mapping technique – V. Caviezel (Univ. of Bergamo) et al -- Comparing multi-step ahead forecasting functions for time series clustering – M. Corduas (Univ. of Naples Federico II) et al -- Electre Tri-Machine Learning Approach to the Record Linkage – V. Minnetti (La Sapienza Univ. of Rome) et al -- . MCA Based Community Detection – C. Drago (Univ. of Rome Niccolò Cusano) -- Classi fying social roles by network structures – S. Gozzo (univ. of Catania) et al -- Bayesian Networks For Financial Markets Signals Detection – A. Greppi (univ.of Pavia) et al -- Finite sample behaviour of MLE in network autocorrelation models – M. La Rocca (Univ. of Salerno) et al -- Classification Models as Tools of Bankruptcy Prediction – Polish Experience – J. Pochiecha (Cracow university) et al -- Clustering macroseismic fields by statistical data depth functions – C. Agostinelli (Univ. of Trento) -- Depth based tests for circular antipodal symmetry – G. Pandolfo (Univ. of Cassino) et al -- Estimating The Effect Of Prenatal Care On Birth Outcomes – E. Sironi (Sacro Cuore University) et al -- Bifurcations And Sunspots In Continuous Time Optimal Models With Externalities – B.Venturi (Univ. of Cagliari) et al -- Enhancing Big Data Exploration with Faceted Browsing – S. Bergamaschi (Univ. of Modena and Reggio Emilia) et al -- Big data meet pharmaceutical industry: an application on social media data – C. Liberati (Univ. of Milan Bicocca) et al -- From Big Data to information: statistical issues through a case study – S. Signorelli (Univ. of Bergamo) et al -- Quality of Classification approaches for the quantitative analysis of international conflict – A.F.X. Wilhelm (Jacobs Univ. Bremen) -- P-splines based clustering as a general framework: some applications using different clustering algorithms – C. Iorio (Univ. of Naples Federico II) et al -- A graphical copula-based tool for detecting tail dependence – R. Pappadà (univ. of Trieste) et al -- Comparing spatial and spatio-temporal FPCA to impute large continuous gaps in space – M. Ruggeri (Univ. of Palermo) et al -- Exploring Italian students' performances in the SNV test: a quantile regression perspective – A. Costanzo (National Institute for the Evaluation of Education and Training – INVALSI) et al. . 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
Título : Data Science : Innovative Developments in Data Analysis and Clustering Tipo de documento: documento electrónico Autores: Palumbo, Francesco, ; Montanari, Angela, ; Vichi, Maurizio, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XVI, 342 p. 50 ilustraciones, 39 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-55723-6 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 Grandes datos Teoría y métodos estadísticos Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Estadística y Computación Estadística en Ingeniería Física Informática Química y Ciencias de la Tierra Estadística en Negocios Gestión Economía Finanzas Seguros Índice Dewey: 519.5 Matemáticas estadísticas Resumen: Este volumen editado sobre los últimos avances en ciencia de datos cubre una amplia gama de temas en el contexto del análisis y clasificación de datos. En particular, incluye contribuciones sobre métodos de clasificación para datos de alta dimensión, métodos de agrupamiento, métodos estadísticos multivariados y diversas aplicaciones. El libro reúne una selección de contribuciones revisadas por pares presentadas en la Decimoquinta Conferencia de la Federación Internacional de Sociedades de Clasificación (IFCS2015), que tuvo como anfitrión el Alma Mater Studiorum de la Universidad de Bolonia, del 5 al 8 de julio de 2015. Nota de contenido: Preface -- Part I: Classification Methods for High-Dimensional Data -- Scientific Contributions -- Part II: Clustering Methods and Applications -- Scientific Contributions -- Part III: Multivariate Methods and Applications -- Scientific Contributions. 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 Data Science : Innovative Developments in Data Analysis and Clustering [documento electrónico] / Palumbo, Francesco, ; Montanari, Angela, ; Vichi, Maurizio, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XVI, 342 p. 50 ilustraciones, 39 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-55723-6
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 Grandes datos Teoría y métodos estadísticos Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Estadística y Computación Estadística en Ingeniería Física Informática Química y Ciencias de la Tierra Estadística en Negocios Gestión Economía Finanzas Seguros Índice Dewey: 519.5 Matemáticas estadísticas Resumen: Este volumen editado sobre los últimos avances en ciencia de datos cubre una amplia gama de temas en el contexto del análisis y clasificación de datos. En particular, incluye contribuciones sobre métodos de clasificación para datos de alta dimensión, métodos de agrupamiento, métodos estadísticos multivariados y diversas aplicaciones. El libro reúne una selección de contribuciones revisadas por pares presentadas en la Decimoquinta Conferencia de la Federación Internacional de Sociedades de Clasificación (IFCS2015), que tuvo como anfitrión el Alma Mater Studiorum de la Universidad de Bolonia, del 5 al 8 de julio de 2015. Nota de contenido: Preface -- Part I: Classification Methods for High-Dimensional Data -- Scientific Contributions -- Part II: Clustering Methods and Applications -- Scientific Contributions -- Part III: Multivariate Methods and Applications -- Scientific Contributions. 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
Título : Statistical Learning of Complex Data Tipo de documento: documento electrónico Autores: Greselin, Francesca, ; Deldossi, Laura, ; Bagnato, Luca, ; Vichi, Maurizio, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XIII, 201 p. 37 ilustraciones, 11 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-21140-0 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 Procesamiento de datos Investigación cuantitativa Teoría y métodos estadísticos Estadística y Computación Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Estadísticas aplicadas Análisis de datos y Big Data Índice Dewey: 519.5 Matemáticas estadísticas Resumen: Este libro de contribuciones revisadas por pares presenta los últimos hallazgos en clasificación, aprendizaje estadístico, análisis de datos y áreas relacionadas, incluida la clasificación supervisada y no supervisada, agrupación, análisis estadístico de datos de tipo mixto, análisis de big data, modelado estadístico, modelos gráficos y redes sociales. redes. Abarca tanto aspectos metodológicos como aplicaciones a una amplia gama de campos como la economía, la arquitectura, la medicina, la gestión de datos, el comportamiento del consumidor y la brecha de género. Además, describe las características básicas del software detrás de los resultados del análisis de datos y proporciona enlaces a los códigos y conjuntos de datos correspondientes cuando sea necesario. Este libro está dirigido a investigadores y profesionales interesados en los últimos desarrollos y aplicaciones en el campo del análisis y clasificación de datos. Reúne contribuciones seleccionadas y revisadas por pares presentadas en la 11.ª Reunión Científica del Grupo de Clasificación y Análisis de Datos de la Sociedad Italiana de Estadística (CLADAG 2017), celebrada en Milán, Italia, del 13 al 15 de septiembre de 2017. Nota de contenido: Preface -- Contributors -- Part I Clustering and Classification -- 1.1 Cluster Weighted Beta Regression: a simulation study -- 1.2 Detecting wine adulterations employing robust mixture of Factor Analyzers -- 1.3 Simultaneous supervised and unsupervised classification modeling for assessing cluster analysis and improving results interpretability -- 1.4 A parametric version of probabilistic distance clustering -- 1.5 An overview on the URV Model-Based Approach to Cluster Mixed-Type Data -- Part II Exploratory Data Analysis -- 2.1 Preference Analysis of Architectural Facades by Multidimensional Scaling and Unfolding -- 2.2 Community Structure in Co-authorship Networks: the Case of Italian Statisticians -- 2.3 Analyzing Consumers' Behaviour in Brand Switching -- 2.4 Evaluating the Quality of Data Imputation in Cardiovascular Risk studies Through the Dissimilarity Profile Analysis -- Part III Statistical Modeling -- 3.1 Measuring Economic Vulnerability: a Structural Equation Modeling Approach -- 3.2 Bayesian Inference for a Mixture Model on the Simplex -- 3.3 Stochastic Models for the Size Distribution of Italian Firms: A Proposal -- 3.4 Modeling Return to Education in Heterogeneous Populations. An application to Italy -- 3.5 Changes in Couples' Bread-winning Patterns and Wife's Economic Role in Japan from 1985 to 2015 -- 3.6 Weighted Optimization with Thresholding for Complete-Case Analysis -- Part IV Graphical Models -- 4.1 Measurement Error Correction by NonParametric Bayesian Networks: Application and Evaluation -- 4.2 Copula Grow-Shrink Algorithm for Structural Learning -- 4.3 Context-Specific Independencies Embedded in Chain Graph Models of Type I -- Part V Big Data Analysis -- 5.1 Big Data and Network Analysis: A combined Approach to Model Online News -- 5.2 Experimental Design Issues in Big Data. The Question of Bias. 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 Statistical Learning of Complex Data [documento electrónico] / Greselin, Francesca, ; Deldossi, Laura, ; Bagnato, Luca, ; Vichi, Maurizio, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XIII, 201 p. 37 ilustraciones, 11 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-21140-0
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 Investigación cuantitativa Teoría y métodos estadísticos Estadística y Computación Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Estadísticas aplicadas Análisis de datos y Big Data Índice Dewey: 519.5 Matemáticas estadísticas Resumen: Este libro de contribuciones revisadas por pares presenta los últimos hallazgos en clasificación, aprendizaje estadístico, análisis de datos y áreas relacionadas, incluida la clasificación supervisada y no supervisada, agrupación, análisis estadístico de datos de tipo mixto, análisis de big data, modelado estadístico, modelos gráficos y redes sociales. redes. Abarca tanto aspectos metodológicos como aplicaciones a una amplia gama de campos como la economía, la arquitectura, la medicina, la gestión de datos, el comportamiento del consumidor y la brecha de género. Además, describe las características básicas del software detrás de los resultados del análisis de datos y proporciona enlaces a los códigos y conjuntos de datos correspondientes cuando sea necesario. Este libro está dirigido a investigadores y profesionales interesados en los últimos desarrollos y aplicaciones en el campo del análisis y clasificación de datos. Reúne contribuciones seleccionadas y revisadas por pares presentadas en la 11.ª Reunión Científica del Grupo de Clasificación y Análisis de Datos de la Sociedad Italiana de Estadística (CLADAG 2017), celebrada en Milán, Italia, del 13 al 15 de septiembre de 2017. Nota de contenido: Preface -- Contributors -- Part I Clustering and Classification -- 1.1 Cluster Weighted Beta Regression: a simulation study -- 1.2 Detecting wine adulterations employing robust mixture of Factor Analyzers -- 1.3 Simultaneous supervised and unsupervised classification modeling for assessing cluster analysis and improving results interpretability -- 1.4 A parametric version of probabilistic distance clustering -- 1.5 An overview on the URV Model-Based Approach to Cluster Mixed-Type Data -- Part II Exploratory Data Analysis -- 2.1 Preference Analysis of Architectural Facades by Multidimensional Scaling and Unfolding -- 2.2 Community Structure in Co-authorship Networks: the Case of Italian Statisticians -- 2.3 Analyzing Consumers' Behaviour in Brand Switching -- 2.4 Evaluating the Quality of Data Imputation in Cardiovascular Risk studies Through the Dissimilarity Profile Analysis -- Part III Statistical Modeling -- 3.1 Measuring Economic Vulnerability: a Structural Equation Modeling Approach -- 3.2 Bayesian Inference for a Mixture Model on the Simplex -- 3.3 Stochastic Models for the Size Distribution of Italian Firms: A Proposal -- 3.4 Modeling Return to Education in Heterogeneous Populations. An application to Italy -- 3.5 Changes in Couples' Bread-winning Patterns and Wife's Economic Role in Japan from 1985 to 2015 -- 3.6 Weighted Optimization with Thresholding for Complete-Case Analysis -- Part IV Graphical Models -- 4.1 Measurement Error Correction by NonParametric Bayesian Networks: Application and Evaluation -- 4.2 Copula Grow-Shrink Algorithm for Structural Learning -- 4.3 Context-Specific Independencies Embedded in Chain Graph Models of Type I -- Part V Big Data Analysis -- 5.1 Big Data and Network Analysis: A combined Approach to Model Online News -- 5.2 Experimental Design Issues in Big Data. The Question of Bias. 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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