Multivariate Reduced-Rank Regression: Theory, Methods and Applications (Lecture Notes in Statistics, Band 225)
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Beschreibung
"Multivariate Reduced-Rank Regression: Theory, Methods and Applications" von Kun Chen ist ein umfassendes Werk, das sich mit der Theorie und Anwendung der reduzierten Rangregression im multivariaten Kontext beschäftigt. Das Buch gehört zur Reihe "Lecture Notes in Statistics" und bietet eine detaillierte Einführung in die statistischen Methoden, die zur Dimensionserniedrigung und Modellierung genutzt werden. Der Autor beginnt mit einer theoretischen Grundlage der reduzierten Rangregression und erklärt deren Bedeutung für die Analyse hochdimensionaler Daten. Es werden verschiedene Schätzmethoden und Algorithmen vorgestellt, die zur effizienten Berechnung der Modelle beitragen. Darüber hinaus behandelt das Buch praktische Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Genomik, Bildverarbeitung und Sozialwissenschaften, um den Leser bei der Umsetzung der theoretischen Konzepte in realen Szenarien zu unterstützen. Mit zahlreichen Beispielen und Übungen ausgestattet, richtet sich dieses Buch an fortgeschrittene Studierende sowie Forscherinnen und Forscher im Bereich Statistik und Datenanalyse, die ein vertieftes Verständnis für multivariate Analysemethoden entwickeln möchten.
Produktdetails
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Über den Autor
- Klappenbroschur
- 457 Seiten
- Erschienen 2020
- Hogrefe Verlag
- paperback
- 662 Seiten
- Erschienen 2016
- Routledge
- paperback
- 156 Seiten
- Erschienen 1992
- Springer Berlin Heidelberg
- Hardcover
- 736 Seiten
- Erschienen 2002
- Taylor & Francis
- Kartoniert
- 296 Seiten
- Erschienen 2004
- Springer
- paperback
- 372 Seiten
- Erschienen 1997
- Springer
- Kartoniert
- 221 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- Gebunden
- 397 Seiten
- Erschienen 2003
- Springer
- paperback
- 148 Seiten
- Erschienen 1974
- Springer Berlin Heidelberg
- paperback
- 340 Seiten
- Erschienen 2015
- Routledge



