Applied Regularization Methods for the Social Sciences
Forscher in den Sozialwissenschaften sind mit komplexen Datensätzen konfrontiert, bei denen sie relativ kleine Stichproben und viele Variablen (hochdimensionale Daten) haben. Im Gegensatz zu den verschiedenen technischen Leitfäden, die derzeit auf dem Markt sind, bietet Applied Regularization Methods for the Social Sciences einen Überblick über eine Vielzahl von Modellen sowie klare Beispiele für die praktische Anwendung. Jedes Kapitel in diesem Buch behandelt eine spezifische Anwendung von Regularisierungstechniken mit einer benutzerfreundlichen technischen Beschreibung, gefolgt von Beispielen, die eine gründliche Demonstration der Methoden in Aktion bieten.
Hauptmerkmale:
⬤ Beschreibung der Regularisierungsmethoden in einer benutzerfreundlichen und leicht zu lesenden Weise.
⬤ Einbeziehung von auf Regularisierung basierenden Ansätzen für eine Vielzahl von statistischen Analysen, die üblicherweise in den Sozialwissenschaften verwendet werden, einschließlich sowohl univariater als auch multivariater Modelle.
⬤ Ausführliche Beispiele unter Verwendung mehrerer Softwarepakete, darunter R, SAS und SPSS.
⬤ Website mit allen in den Beispielen verwendeten Datensätzen und Software-Skripten.
⬤ Einbeziehung sowohl frequentistischer als auch Bayesscher Regularisierungsansätze.
⬤ Anwendungsübungen für jedes Kapitel, die Dozenten im Unterricht verwenden können, und unabhängige Forscher, um das im Buch Gelernte zu üben.
| ISBN: | 9780367408787 |
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| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2022 |
| Seitenzahl: | 297 |
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