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MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:35

题名/责任者:
递归划分方法及其应用/Heping zhang,Burton, H.Singer 王学钦译
出版发行项:
北京:高等教育出版社,2021
ISBN及定价:
978-7-04-053573-0/CNY69.00
载体形态项:
232页:图;24cm
并列正题名:
Recursive partitioning and applications
丛编项:
概率统计与数据科学;3
个人责任者:
张和平
个人责任者:
辛格 (Singer, Burton, H.) 著
个人次要责任者:
王学钦
学科主题:
递归论
中图法分类号:
O141.3
版本附注:
据原书第2版译出
责任者附注:
责任者Heping zhang为张和平, Singer汉译姓:辛格
书目附注:
有书目 (第212-227页) 和索引
提要文摘附注:
许多事情的发生,包括疾病,甚至死亡,以及金融信贷,都有各种各样、错综复杂的形式。有效地刻画这些形式,包括非线性和交互作用,是一直困扰我们的问题。本书的重点是介绍递归划分策略,解决上述难题。本书为第二版,它的一大亮点是涵盖许多重要实例:包括在流行病学、生物信息学、分子遗传学、生理学、社会人口学、银行和市场营销中的应用。作者深入浅出地阐述重要概念和计算方面的统计问题,并认真讨论现实或科学问题的背景,提供一系列实质性的独特见解。除了强调树方法的基本递归划分策略,本书还从预测和解释的角度为森林方法提供了全新的材料。如何判断各种因素对结果的影响,是一个核心统计分析问题。通过遗传学和流行病学的例子,作者介绍了随机和确定性森林的生成方法,从而回答统计分析的核心问题。确定性森林比随机森林的构造更容易重复,从而有利于可解释性。本书还增加了生存森林和在精准医疗中的应用。
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