Mixture Models

I modelli di miscela sono un potente strumento per l'analisi di set di dati complessi ed eterogenei in molti campi scientifici, dalla finanza alla genomica. Mixture Models: Parametric Semiparametric and New Directions fornisce un'introduzione aggiornata a questi modelli, ai loro recenti sviluppi e alla loro implementazione utilizzando R. Colma una lacuna nella letteratura coprendo non solo le basi dei modelli a miscela finita, ma anche gli sviluppi recenti come le estensioni semiparametriche, la modellazione robusta, la commutazione di etichette e la modellazione ad alta dimensione. Caratteristiche Panoramica completa dei metodi e delle applicazioni dei modelli di miscela Gli argomenti chiave includono test di ipotesi, selezione del modello, metodi di stima e approcci bayesiani Sviluppi recenti come estensioni semiparametriche, modellazione robusta, commutazione di etichette e modellazione ad alta dimensione Esempi e casi di studio da campi come l'astronomia, la biologia, la genomica, l'economia, la finanza, la medicina, l'ingegneria e la sociologia Codice R integrato per molti dei modelli con codice e dati disponibili nel pacchetto R: MixSemiRob Mixture Models: Parametric Semiparametric and New Directions è una risorsa preziosa per ricercatori e studenti post-laurea di statistica, biostatistica e altri campi. Potrebbe essere utilizzato come libro di testo per un corso sui metodi di clustering basati su modelli e come testo supplementare per corsi di data mining, modellazione semiparametrica e analisi di dati ad alta dimensione. . Lingua: Inglese