Robust Methods for Data Reduction (PDF)
(Sprache: Englisch)
This book gives a non-technical overview of robust data reduction techniques, encouraging the use of these important and useful methods in practical applications. The main areas covered include principal components analysis, sparse principal component...
sofort als Download lieferbar
eBook (pdf)
63.30 €
- Lastschrift, Kreditkarte, Paypal, Rechnung
- Kostenloser tolino webreader
Produktdetails
Produktinformationen zu „Robust Methods for Data Reduction (PDF)“
This book gives a non-technical overview of robust data reduction techniques, encouraging the use of these important and useful methods in practical applications. The main areas covered include principal components analysis, sparse principal component analysis, canonical correlation analysis, factor analysis, clustering, double clustering, and discriminant analysis. Using real examples, the authors show how to implement the procedures in R. The code and data for the examples are available on the book's CRC Press web page.
Autoren-Porträt von Alessio Farcomeni, Luca Greco
Alessio Farcomeni is an assistant professor in the Department of Public Health and Infectious Diseases at the University of Rome Sapienza. His work focuses on robust statistics, longitudinal models, categorical data analysis, cluster analysis, and multiple testing. He also is involved in clinical, ecological, and econometric research.Luca Greco is an assistant professor in the Department of Law, Economics, Management and Quantitative Methods at the University of Sannio. His research interests include robust statistics, likelihood asymptotics, pseudolikelihood functions, and skew elliptical distributions.
Bibliographische Angaben
- Autoren: Alessio Farcomeni , Luca Greco
- 2016, 297 Seiten, Englisch
- Verlag: Taylor & Francis
- ISBN-10: 1466590637
- ISBN-13: 9781466590632
- Erscheinungsdatum: 13.01.2016
Abhängig von Bildschirmgröße und eingestellter Schriftgröße kann die Seitenzahl auf Ihrem Lesegerät variieren.
eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 4.82 MB
- Mit Kopierschutz
- Vorlesefunktion
Sprache:
Englisch
Kopierschutz
Dieses eBook können Sie uneingeschränkt auf allen Geräten der tolino Familie lesen. Zum Lesen auf sonstigen eReadern und am PC benötigen Sie eine Adobe ID.
Kommentar zu "Robust Methods for Data Reduction"
Schreiben Sie einen Kommentar zu "Robust Methods for Data Reduction".
Kommentar verfassen