Normal view
MARC view
Model-Free Prediction and Regression (Record no. 415678)
[ view plain ]
000 -Маркер записи | |
---|---|
Контрольное поле постоянной длины | 04345nam a22004695i 4500 |
001 - Контрольный номер | |
Контрольное поле | vtls000560459 |
005 - Дата корректировки | |
Контрольное поле | 20210922090352.0 |
007 - Кодируемые данные (физ. описан.) | |
Контрольное поле постоянной длины | cr nn 008mamaa |
008 - Кодируемые данные | |
Контрольное поле постоянной длины | 170212s2015 gw | s |||| 0|eng d |
020 ## - Индекс ISBN | |
ISBN | 9783319213477 |
-- | 978-3-319-21347-7 |
024 7# - Прочие стандартные номера | |
Стандартный номер | 10.1007/978-3-319-21347-7 |
Источник номера | doi |
035 ## - Системный контрольный номер | |
Системный контрольный номер | to000560459 |
040 ## - Источник каталогиз. | |
Служба первич. каталог. | Springer |
Служба, преобразующая запись | Springer |
Организация, изменившая запись | RU-ToGU |
050 #4 - Расстановочный код библ. Конгресса | |
Классификационный индекс | QA276-280 |
072 #7 - Код предметной/темат. категории | |
Код предметной/темат. категории | PBT |
Источник кода | bicssc |
072 #7 - Код предметной/темат. категории | |
Код предметной/темат. категории | MAT029000 |
Источник кода | bisacsh |
082 04 - Индекс Дьюи | |
Индекс Дьюи | 519.5 |
Номер издания | 23 |
100 1# - Автор | |
Автор | Politis, Dimitris N. |
Роль лиц | author. |
9 (RLIN) | 141759 |
245 10 - Заглавие | |
Заглавие | Model-Free Prediction and Regression |
Физический носитель | electronic resource |
Продолж. заглавия | A Transformation-Based Approach to Inference / |
Ответственность | by Dimitris N. Politis. |
250 ## - Сведения об издании | |
Основные сведения об издании | 1st ed. 2015. |
260 ## - Выходные данные | |
Место издания | Cham : |
Издательство | Springer International Publishing : |
-- | Imprint: Springer, |
Дата издания | 2015. |
300 ## - Физическое описание | |
Объем | XVII, 246 p. 22 illus., 5 illus. in color. |
Иллюстрации/тип воспроизводства | online resource. |
336 ## - Тип содержимого | |
Тип содержимого | text |
Content type code | txt |
Source | rdacontent |
337 ## - Средство доступа | |
Средство доступа | computer |
Media type code | c |
Source | rdamedia |
338 ## - Тип носителя | |
Тип носителя | online resource |
Carrier type code | cr |
Source | rdacarrier |
490 1# - Серия | |
Заглавие серии | Frontiers in Probability and the Statistical Sciences |
505 0# - Примечание о содержании | |
Содержание | Prediction: some heuristic notions -- The Model-free Prediction Principle -- Model-based prediction in regression -- Model-free prediction in regression -- Model-free vs. model-based confidence intervals -- Linear time series and optimal linear prediction -- Model-based prediction in autoregression -- Model-free inference for Markov processes -- Predictive inference for locally stationary time series -- Model-free vs. model-based volatility prediction. |
520 ## - Аннотация | |
Аннотация | The Model-Free Prediction Principle expounded upon in this monograph is based on the simple notion of transforming a complex dataset to one that is easier to work with, e.g., i.i.d. or Gaussian. As such, it restores the emphasis on observable quantities, i.e., current and future data, as opposed to unobservable model parameters and estimates thereof, and yields optimal predictors in diverse settings such as regression and time series. Furthermore, the Model-Free Bootstrap takes us beyond point prediction in order to construct frequentist prediction intervals without resort to unrealistic assumptions such as normality. Prediction has been traditionally approached via a model-based paradigm, i.e., (a) fit a model to the data at hand, and (b) use the fitted model to extrapolate/predict future data. Due to both mathematical and computational constraints, 20th century statistical practice focused mostly on parametric models. Fortunately, with the advent of widely accessible powerful computing in the late 1970s, computer-intensive methods such as the bootstrap and cross-validation freed practitioners from the limitations of parametric models, and paved the way towards the `big data' era of the 21st century. Nonetheless, there is a further step one may take, i.e., going beyond even nonparametric models; this is where the Model-Free Prediction Principle is useful. Interestingly, being able to predict a response variable Y associated with a regressor variable X taking on any possible value seems to inadvertently also achieve the main goal of modeling, i.e., trying to describe how Y depends on X. Hence, as prediction can be treated as a by-product of model-fitting, key estimation problems can be addressed as a by-product of being able to perform prediction. In other words, a practitioner can use Model-Free Prediction ideas in order to additionally obtain point estimates and confidence intervals for relevant parameters leading to an alternative, transformation-based approach to statistical inference. |
650 #0 - Тематические рубрики | |
Основная рубрика | Statistics. |
9 (RLIN) | 124796 |
650 14 - Тематические рубрики | |
Основная рубрика | Statistics. |
9 (RLIN) | 124796 |
650 24 - Тематические рубрики | |
Основная рубрика | Statistical Theory and Methods. |
9 (RLIN) | 303276 |
650 24 - Тематические рубрики | |
Основная рубрика | Statistics and Computing/Statistics Programs. |
9 (RLIN) | 303277 |
650 24 - Тематические рубрики | |
Основная рубрика | Statistics for Business/Economics/Mathematical Finance/Insurance. |
9 (RLIN) | 304058 |
710 2# - Другие организации | |
Организация/юрисдикция | SpringerLink (Online service) |
9 (RLIN) | 143950 |
773 0# - Источник информации | |
Название источника | Springer eBooks |
830 #0 - Заголовок добавочной библ.записи на серию — унифицированное заглавие | |
Унифицированное заглавие | Frontiers in Probability and the Statistical Sciences |
9 (RLIN) | 447649 |
856 40 - Электронный адрес документа | |
URL | <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-21347-7">http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-21347-7</a> |
912 ## - Coursera for Campus: онлайн курсы для ТГУ | |
Coursera for Campus: онлайн курсы для ТГУ | ZDB-2-SMA |
999 ## - Системные контрольные номера (Koha) | |
biblionumber (Koha) | 415678 |
No items available.