Scientific Library of Tomsk State University

   E-catalog        

Normal view MARC view

Model-Free Prediction and Regression (Record no. 415678)

MARC details
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.