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Titre original :
Predictive Statistics: Analysis and Inference Beyond Models
Contenu du livre :
Toutes les disciplines scientifiques accordent de l'importance au succès de la prédiction.
Les analyses statistiques conventionnelles, cependant, considèrent la prédiction comme secondaire, se concentrant plutôt sur la modélisation et donc sur l'estimation, le test et l'interprétation physique détaillée, s'attaquant à ces tâches avant que l'adéquation prédictive d'un modèle ne soit établie. Ce livre présente une approche entièrement prédictive des problèmes statistiques, basée sur l'étude des prédicteurs.
Cette approche n'exige pas que les prédicteurs correspondent à un modèle, bien que ce cas particulier important soit inclus dans l'approche générale. Tout au long de l'ouvrage, il s'agit d'examiner les performances prédictives avant d'envisager l'inférence conventionnelle. Ces idées sont reprises dans cinq sous-domaines traditionnels de la statistique, ce qui aide les lecteurs à se recentrer et à adopter un point de vue directement prédictif.
Le livre aborde également la prédiction via des techniques contemporaines de la "boîte noire" et des types de données et méthodologies émergents où la modélisation conventionnelle est si difficile qu'une bonne prédiction est le principal critère disponible pour évaluer la performance d'une méthode statistique. Le code R open-source bien documenté dans un dépôt Github permet aux lecteurs de reproduire les exemples et d'appliquer les techniques à d'autres enquêtes.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781107028289 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2018 |
| Nombre de pages : | 656 |
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