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Titre : An introduction to the bootstrap Type de document : texte imprimé Auteurs : Bradley Efron (1938-....), Auteur ; Robert John Tibshirani, Auteur Editeur : London ; Boca Raton, Fla. : Chapman and Hall Année de publication : cop. 1993 Autre Editeur : Boca Raton ; London ; New York : CRC Press Collection : Monographs on applied probability and statistics num. 57 Importance : 1 vol. (XVI-436 p.) Présentation : ill., fig., tabl. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-412-04231-7 Note générale : ISBN : 0-412-04231-2 (rel.)
PPN 00361865X
Langues : Anglais (eng) Tags : Bootstrap (statistique) Statistique non paramétrique Jackknife, Méthode du (statistique) Statistique mathématique Bootstrap (Statistics) Nonparametric statistics Jackknife (Statistics) Index. décimale : 519.5 Statistique mathématique Note de contenu : Bibliogr. p. [413]-425. Index
An introduction to the bootstrap [texte imprimé] / Bradley Efron (1938-....), Auteur ; Robert John Tibshirani, Auteur . - London ; Boca Raton, Fla. : Chapman and Hall : Boca Raton ; London ; New York : CRC Press, cop. 1993 . - 1 vol. (XVI-436 p.) : ill., fig., tabl. ; 24 cm. - (Monographs on applied probability and statistics; 57) .
ISBN : 978-0-412-04231-7
ISBN : 0-412-04231-2 (rel.)
PPN 00361865X
Langues : Anglais (eng)
Tags : Bootstrap (statistique) Statistique non paramétrique Jackknife, Méthode du (statistique) Statistique mathématique Bootstrap (Statistics) Nonparametric statistics Jackknife (Statistics) Index. décimale : 519.5 Statistique mathématique Note de contenu : Bibliogr. p. [413]-425. Index
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Nom du donateur OCA-SA-001526 EFR-01 Ouvrages / Books OCA Bib. Géoazur Sophia-Antipolis SA-Salle-A213-Ouvrages Disponible Computer age statistical inference : algorithms, evidence, and data science / Bradley Efron (2016, cop. 2016)
Titre : Computer age statistical inference : algorithms, evidence, and data science Type de document : texte imprimé Auteurs : Bradley Efron (1938-....), Auteur ; Trevor J. Hastie (1953-....), Auteur Editeur : Cambridge ; New York ; Melbourne [UK ; USA] : Cambridge University Press (CUP) Année de publication : 2016, cop. 2016 Collection : Institute of mathematical statistics monographs num. 5 Importance : 1 vol. (XIX-475 p.) Présentation : ill. en noir et en coul. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-107-14989-2 Note générale : Autre tirage : 2017 (5ème) .- PPN 199444625 Langues : Anglais (eng) Tags : Statistique mathématique -- Informatique Inférence Statistique bayésienne Distribution (théorie des probabilités) Familles exponentielles (statistique) Nonparametric statistics Bootstrap (statistique) Données massives Analyse de régression Ridge régression (statistique) Arbres de régression multivariable Mathematical statistics -- Data processing Inference Bayesian statistical decision theory Big data Distribution (Probability theory) Statistique non paramétrique Bootstrap (Statistics) Regression analysis Ridge regression (Statistics) Multivariate regression trees Index. décimale : 519.5 Statistique mathématique Résumé : The twenty-first century has seen a breathtaking expansion of statistical methodology, both in scope and in influence. 'Big data', 'data science', and 'machine learning' have become familiar terms in the news, as statistical methods are brought to bear upon the enormous data sets of modern science and commerce. How did we get here? And where are we going? This book takes us on an exhilarating journey through the revolution in data analysis following the introduction of electronic computation in the 1950s. Beginning with classical inferential theories - Bayesian, frequentist, Fisherian - individual chapters take up a series of influential topics: survival analysis, logistic regression, empirical Bayes, the jackknife and bootstrap, random forests, neural networks, Markov chain Monte Carlo, inference after model selection, and dozens more. The distinctly modern approach integrates methodology and algorithms with statistical inference. The book ends with speculation on the future direction of statistics and data science. -- Provided by publisher Note de contenu : Sommaire (abrégé) : Preface (p. xv) - Acknowledgments (p.xviii) - Notation (p.xix) - Part I. Classical statistical inference (p.1) - Part II. Early-computer age methods (p.73) - Part III. Twenty-first-century topics (p.269) - Epilogue (p.446) - References (p. 453-462) - Author Index (p.463) - Subject Index (p.467) Computer age statistical inference : algorithms, evidence, and data science [texte imprimé] / Bradley Efron (1938-....), Auteur ; Trevor J. Hastie (1953-....), Auteur . - Cambridge ; New York ; Melbourne (UK ; USA) : Cambridge University Press (CUP), 2016, cop. 2016 . - 1 vol. (XIX-475 p.) : ill. en noir et en coul. ; 24 cm. - (Institute of mathematical statistics monographs; 5) .
ISBN : 978-1-107-14989-2
Autre tirage : 2017 (5ème) .- PPN 199444625
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Tags : Statistique mathématique -- Informatique Inférence Statistique bayésienne Distribution (théorie des probabilités) Familles exponentielles (statistique) Nonparametric statistics Bootstrap (statistique) Données massives Analyse de régression Ridge régression (statistique) Arbres de régression multivariable Mathematical statistics -- Data processing Inference Bayesian statistical decision theory Big data Distribution (Probability theory) Statistique non paramétrique Bootstrap (Statistics) Regression analysis Ridge regression (Statistics) Multivariate regression trees Index. décimale : 519.5 Statistique mathématique Résumé : The twenty-first century has seen a breathtaking expansion of statistical methodology, both in scope and in influence. 'Big data', 'data science', and 'machine learning' have become familiar terms in the news, as statistical methods are brought to bear upon the enormous data sets of modern science and commerce. How did we get here? And where are we going? This book takes us on an exhilarating journey through the revolution in data analysis following the introduction of electronic computation in the 1950s. Beginning with classical inferential theories - Bayesian, frequentist, Fisherian - individual chapters take up a series of influential topics: survival analysis, logistic regression, empirical Bayes, the jackknife and bootstrap, random forests, neural networks, Markov chain Monte Carlo, inference after model selection, and dozens more. The distinctly modern approach integrates methodology and algorithms with statistical inference. The book ends with speculation on the future direction of statistics and data science. -- Provided by publisher Note de contenu : Sommaire (abrégé) : Preface (p. xv) - Acknowledgments (p.xviii) - Notation (p.xix) - Part I. Classical statistical inference (p.1) - Part II. Early-computer age methods (p.73) - Part III. Twenty-first-century topics (p.269) - Epilogue (p.446) - References (p. 453-462) - Author Index (p.463) - Subject Index (p.467) Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Nom du donateur OCA-VV-002122 F3-2122 Ouvrages / Books OCA Bib. Lagrange Nice Valrose VV-F3/F4-Statistiques et Probabilités Sorti jusqu'au 17/03/2026
Titre : Fundamentals of nonparametric Bayesian inference Type de document : texte imprimé Auteurs : Subhashis Ghosal, Auteur ; Aad W. van der Vaart (1959-....), Auteur Editeur : Cambridge : Cambridge University Press Année de publication : 2017 Collection : Cambridge series in statistical and probabilistic mathematics, ISSN 2633-0199 num. 44 Importance : 1 vol. (XXIV-646 p.) Présentation : ill., fig., couv. ill. en coul. Format : 27 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-521-87826-5 Note générale : Contient des problèmes en fin de chapitre. - PPN 203973690 .- ISBN 0-521-87826-8 (rel.) - ISBN 978-0-521-87826-5 (hardback) Langues : Anglais (eng) Tags : Statistique non paramétrique Prise de décision (statistique) Statistique bayésienne Gauss, Loi de (statistique) Nonparametric statistics Bayesian statistical decision theory Gaussian processes Index. décimale : 519.542 Théorie de la décision (statistique mathématique dont statistique bayésienne) Résumé : Explosive growth in computing power has made Bayesian methods for infinite-dimensional models - Bayesian nonparametrics - a nearly universal framework for inference, finding practical use in numerous subject areas. Written by leading researchers, this authoritative text draws on theoretical advances of the past twenty years to synthesize all aspects of Bayesian nonparametrics, from prior construction to computation and large sample behavior of posteriors. Because understanding the behavior of posteriors is critical to selecting priors that work, the large sample theory is developed systematically, illustrated by various examples of model and prior combinations. Precise sufficient conditions are given, with complete proofs, that ensure desirable posterior properties and behavior. Each chapter ends with historical notes and numerous exercises to deepen and consolidate the reader's understanding, making the book valuable for both graduate students and researchers in statistics and machine learning, as well as in application areas such as econometrics and biostatistics Note de contenu : Glossaire des symboles p. xxi. - Bibliogr. p. 623-637. Index auteur p. 138-641 - Index sujet p. 642-646. Fundamentals of nonparametric Bayesian inference [texte imprimé] / Subhashis Ghosal, Auteur ; Aad W. van der Vaart (1959-....), Auteur . - Cambridge : Cambridge University Press, 2017 . - 1 vol. (XXIV-646 p.) : ill., fig., couv. ill. en coul. ; 27 cm. - (Cambridge series in statistical and probabilistic mathematics, ISSN 2633-0199; 44) .
ISBN : 978-0-521-87826-5
Contient des problèmes en fin de chapitre. - PPN 203973690 .- ISBN 0-521-87826-8 (rel.) - ISBN 978-0-521-87826-5 (hardback)
Langues : Anglais (eng)
Tags : Statistique non paramétrique Prise de décision (statistique) Statistique bayésienne Gauss, Loi de (statistique) Nonparametric statistics Bayesian statistical decision theory Gaussian processes Index. décimale : 519.542 Théorie de la décision (statistique mathématique dont statistique bayésienne) Résumé : Explosive growth in computing power has made Bayesian methods for infinite-dimensional models - Bayesian nonparametrics - a nearly universal framework for inference, finding practical use in numerous subject areas. Written by leading researchers, this authoritative text draws on theoretical advances of the past twenty years to synthesize all aspects of Bayesian nonparametrics, from prior construction to computation and large sample behavior of posteriors. Because understanding the behavior of posteriors is critical to selecting priors that work, the large sample theory is developed systematically, illustrated by various examples of model and prior combinations. Precise sufficient conditions are given, with complete proofs, that ensure desirable posterior properties and behavior. Each chapter ends with historical notes and numerous exercises to deepen and consolidate the reader's understanding, making the book valuable for both graduate students and researchers in statistics and machine learning, as well as in application areas such as econometrics and biostatistics Note de contenu : Glossaire des symboles p. xxi. - Bibliogr. p. 623-637. Index auteur p. 138-641 - Index sujet p. 642-646. Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Nom du donateur OCA-NI-011195 011195 Ouvrages / Books OCA Bib. Nice Mont-Gros NI-Salle de lecture-Ouvrages Sorti jusqu'au 09/04/2026 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Nom du donateur OCA-SA-003995 FEI-01 Ouvrages / Books OCA Bib. Géoazur Sophia-Antipolis SA-Salle-A213-Ouvrages Disponible OCA-NI-008493 008493 Ouvrages / Books OCA Bib. Nice Mont-Gros NI-Salle de lecture-Ouvrages Disponible OCA-NI-009411 009411 Ouvrages / Books OCA Bib. Nice Mont-Gros NI-Salle de lecture-Ouvrages Disponible
