Uncertainty Quantification Techniques in Statistics

Sprache: Englisch

Verlag: MDPI AG, 2020

3039285467 / 9783039285464

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Uncertainty quantification (UQ) is a mainstream research topic in applied mathematics and statistics. To identify UQ problems, diverse modern techniques for large and complex data analyses have been developed in applied mathematics, computer science, and statistics. This Special Issue of Mathematics (ISSN 2227-7390) includes diverse modern data analysis methods such as skew-reflected-Gompertz information quantifiers with application to sea surface temperature records, the performance of variable selection and classification via a rank-based classifier, two-stage classification with SIS using a new filter ranking method in high throughput data, an estimation of sensitive attribute applying geometric distribution under probability proportional to size sampling, combination of ensembles of regularized regression models with resampling-based lasso feature selection in high dimensional data, robust linear trend test for low-coverage next-generation sequence data controlling for covariates, and comparing groups of decision-making units in efficiency based on semiparametric regression.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783039285464

Titel
Uncertainty Quantification Techniques in Statistics
Autor
Jong-Min Kim
Verlag
MDPI AG
Erscheinungsjahr
2020
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3039285467
ISBN-13
9783039285464
Artikelgewicht
342 Gramm
Abmessungen
244x170x9 mm

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