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Originaltitel:
Predictive Statistics: Analysis and Inference Beyond Models
Inhalt des Buches:
Alle wissenschaftlichen Disziplinen legen Wert auf erfolgreiche Vorhersagen.
Herkömmliche statistische Analysen behandeln die Vorhersage jedoch als zweitrangig und konzentrieren sich stattdessen auf die Modellierung und damit auf die Schätzung, das Testen und die detaillierte physikalische Interpretation, wobei diese Aufgaben in Angriff genommen werden, bevor die Vorhersageeignung eines Modells festgestellt wird. Dieses Buch skizziert einen vollständig prädiktiven Ansatz für statistische Probleme, der auf der Untersuchung von Prädiktoren beruht.
Dieser Ansatz setzt nicht voraus, dass die Prädiktoren einem Modell entsprechen, obwohl dieser wichtige Spezialfall im allgemeinen Ansatz enthalten ist. Im gesamten Buch geht es darum, die Vorhersageleistung zu untersuchen, bevor konventionelle Schlussfolgerungen in Betracht gezogen werden. Diese Ideen werden durch fünf traditionelle Teilgebiete der Statistik verfolgt und helfen dem Leser, sich neu zu orientieren und eine direkt prädiktive Perspektive einzunehmen.
Das Buch befasst sich auch mit der Vorhersage mittels moderner "Black Box"-Techniken und neu aufkommender Datentypen und Methoden, bei denen die konventionelle Modellierung so schwierig ist, dass eine gute Vorhersage das wichtigste Kriterium für die Bewertung der Leistung einer statistischen Methode ist. Gut dokumentierter Open-Source-R-Code in einem Github-Repository ermöglicht es den Lesern, Beispiele zu replizieren und Techniken auf andere Untersuchungen anzuwenden.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781107028289 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2018 |
| Seitenzahl: | 656 |
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