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Large-Scale Inference

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Bradley Efron 作者
Cambridge University Press
譯者
2010-8-5 出版日期
276 頁數
GBP 48.00 價格
Hardcover
叢書系列
9780521192491 圖書編碼

Large-Scale Inference 在線電子書 圖書標籤: 機器學習  Statistics  統計學習  large-scale  Bayesian  人工智能  計算機科學  算法   


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發表於2024-12-23

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Large-Scale Inference 在線電子書 圖書描述

We live in a new age for statistical inference, where modern scientific technology such as microarrays and fMRI machines routinely produce thousands and sometimes millions of parallel data sets, each with its own estimation or testing problem. Doing thousands of problems at once is more than repeated application of classical methods. Taking an empirical Bayes approach, Bradley Efron, inventor of the bootstrap, shows how information accrues across problems in a way that combines Bayesian and frequentist ideas. Estimation, testing and prediction blend in this framework, producing opportunities for new methodologies of increased power. New difficulties also arise, easily leading to flawed inferences. This book takes a careful look at both the promise and pitfalls of large-scale statistical inference, with particular attention to false discovery rates, the most successful of the new statistical techniques. Emphasis is on the inferential ideas underlying technical developments, illustrated using a large number of real examples.

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