Catálogo bibliográfico FCT/UNL

Big and complex data analysis (Record no. 85235)

MARC details
000 -Record Label
fixed length control field 02352nam 2200325| 4500
005 - Identificador da versão
control field 20220201171739.0
010 ## - ISBN - International Standard Book Number
Número (ISBN) 978-3-319-41573-4
Modalidade de aquisição e/ou preço compra
100 ## - Entrada principal
Dados gerais de processamento 20190128d2017 k||y0pory50 ba
101 0# - Língua do documento
Língua do texto, banda sonora, etc. eng
102 ## - País da publicação
País de publicação US - United States of America
200 1# - Título
Título próprio Big and complex data analysis
Informação de outro título methodologies and applications
Indicação geral da natureza do documento Documento electrónico
Primeira menção de responsabilidade edited by S. Ejaz Ahmed
210 ## - Local de edição
Lugar da edição, distribuição, etc. Cham
Nome do editor, distribuidor, etc. Springer
Data da publicação, distribuição, etc. 2017
215 ## - Descrição física (Vol.pg.fl.tm.fsc)
Descrição física XIV, 386 p.
Outras indicações físicas il.
225 2# - Coleção
Título próprio da colecção Contributions to Statistics
300 ## - Notas gerais
Texto da nota Colocação: Online
303 ## - Notas Informação descritiva
Texto da nota This volume conveys some of the surprises, puzzles and success stories in high-dimensional and complex data analysis and related fields. Its peer-reviewed contributions showcase recent advances in variable selection, estimation and prediction strategies for a host of useful models, as well as essential new developments in the field. The continued and rapid advancement of modern technology now allows scientists to collect data of increasingly unprecedented size and complexity. Examples include epigenomic data, genomic data, proteomic data, high-resolution image data, high-frequency financial data, functional and longitudinal data, and network data. Simultaneous variable selection and estimation is one of the key statistical problems involved in analyzing such big and complex data. The purpose of this book is to stimulate research and foster interaction between researchers in the area of high-dimensional data analysis. More concretely, its goals are to: 1) highlight and expand the breadth of existing methods in big data and high-dimensional data analysis and their potential for the advancement of both the mathematical and statistical sciences; 2) identify important directions for future research in the theory of regularization methods, in algorithmic development, and in methodologies for different application areas; and 3) facilitate collaboration between theoretical and subject-specific researchers.
410 1# - Séries Coleção
ISSN 1431-1968
606 ## - Nome comum como assunto
Koha Internal code 3627
Elemento de entrada Estatística
606 ## - Nome comum como assunto
Koha Internal code 35379
Elemento de entrada Bioestatística
606 ## - Nome comum como assunto
Koha Internal code 39673
Elemento de entrada Big data
606 ## - Nome comum como assunto
Koha Internal code 5930
Elemento de entrada Análise de dados
680 ## - Classificação Biblioteca Congresso
Notação QA276
702 ## - Responsabilidade secundária
Koha Internal Code 28866
Palavra de ordem Ahmed
Outra parte do nome S. Ejaz
Código de função ed. lit.
801 #0 - Fonte de origem
Regras de catalogação RPC
País Portugal
856 ## - URL Endereço WEB
URL https://doi.org/10.1007/978-3-319-41573-4
942 ## - Elementos de entrada adicionados (Koha)
Fonte da classificação ou esquema de estante Library of Congress Classification
Tipo de item no Koha E-Books
Suprimido 0
Holdings
Removido (estado) Perdido (estado) Data de aquisição Número da cópia Origem do registo Origem do registo Código da organização que empresta ou é detentora Organização que empresta ou é detentora Coleção Número de inventário Cota Tipo de circulação Tipo de item e material
    2019-01-28 1 FCT Biblioteca NOVA FCT Biblioteca NOVA FCT FCT Não Ficção 97739 QA276.SPR FCT 97739 Disponível E-Books
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