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分类数据的回归。 (英语) Zbl 1304.62021号

剑桥统计与概率数学系列34.剑桥:剑桥大学出版社(ISBN 978-1-107-00965-3/hbk;978-1-139-12007-4/电子书)。x、 第561页。(2011).
出版商描述:本书介绍了分类回归的基本和高级概念,重点介绍了回归的结构成分,包括结构预测的正则化技术。除了标准方法,如logit和probit模型以及对多元设置的扩展外,作者还介绍了灵活和高维回归的最新发展,这使得对更接近数据的预测器和产量拟合结构的假设减弱。尽可能将广义线性模型用作统一框架,尤其是在该框架内处理的参数模型。这里处理了分类数据分析书籍中通常不包括的许多主题,例如非参数回归;通过正则化估计程序选择预测因子;计数数据的替代模型,如栅栏模型和零膨胀回归模型;以及非标准的基于树的集成方法,它们为预测和处理标称和有序类别预测因子提供了极好的工具。本书附有一个R包,其中包含所有示例的数据集和代码。

MSC公司:

62-02 与统计有关的研究展览(专著、调查文章)
62G08号 非参数回归和分位数回归
62甲12 多元分析中的估计
62H30型 分类和区分;聚类分析(统计方面)
62J02型 一般非线性回归
62J12型 广义线性模型(逻辑模型)
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全文: 内政部