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 |