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Sparse Graphical Modeling for High Dimensional Data: A Paradigm of Conditional Independence Tests
Anbieter: ThriftBooks-Dallas, Dallas, TX, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Hardcover. Zustand: Very Good. No Jacket. May have limited writing in cover pages. Pages are unmarked. ~ ThriftBooks: Read More, Spend Less.
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Sparse Graphical Modeling for High Dimensional Data : A Paradigm of Conditional Independence Tests
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 111,59
EUR 2,27 für den Versand innerhalb von/der USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
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Sparse Graphical Modeling for High Dimensional Data : A Paradigm of Conditional Independence Tests
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 96,91
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Sparse Graphical Modeling for High Dimensional Data : A Paradigm of Conditional Independence Tests
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 118,69
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Sparse Graphical Modeling for High Dimensional Data (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 112,27
EUR 13,58 für den Versand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
In den WarenkorbZustand: New. In.
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Sparse Graphical Modeling for High Dimensional Data: A Paradigm of Conditional Independence Tests (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability)
Verlag: Chapman and Hall/CRC 2023-08-02, 2023
ISBN 10: 0367183730 ISBN 13: 9780367183738
Sprache: Englisch
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
EUR 109,49
EUR 17,56 für den Versand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 2 verfügbar
In den WarenkorbHardcover. Zustand: New.
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Sparse Graphical Modeling for High Dimensional Data: A Paradigm of Conditional Independence Tests
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
EUR 120,46
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Sparse Graphical Modeling for High Dimensional Data : A Paradigm of Conditional Independence Tests
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 113,59
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Sparse Graphical Modeling for High Dimensional Data: A Paradigm of Conditional Independence Tests (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability)
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 135,06
EUR 14,17 für den Versand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 2 verfügbar
In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 168 pages. 9.19x6.13x0.47 inches. In Stock.
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Sparse Graphical Modeling for High Dimensional Data
Verlag: Taylor and Francis Ltd, GB, 2023
ISBN 10: 0367183730 ISBN 13: 9780367183738
Sprache: Englisch
Anbieter: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 165,51
Kostenlos für den Versand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 1 verfügbar
In den WarenkorbHardback. Zustand: New. This book provides a general framework for learning sparse graphical models with conditional independence tests. It includes complete treatments for Gaussian, Poisson, multinomial, and mixed data; unified treatments for covariate adjustments, data integration, and network comparison; unified treatments for missing data and heterogeneous data; efficient methods for joint estimation of multiple graphical models; effective methods of high-dimensional variable selection; and effective methods of high-dimensional inference. The methods possess an embarrassingly parallel structure in performing conditional independence tests, and the computation can be significantly accelerated by running in parallel on a multi-core computer or a parallel architecture. This book is intended to serve researchers and scientists interested in high-dimensional statistics, and graduate students in broad data science disciplines.Key Features: A general framework for learning sparse graphical models with conditional independence tests Complete treatments for different types of data, Gaussian, Poisson, multinomial, and mixed data Unified treatments for data integration, network comparison, and covariate adjustment Unified treatments for missing data and heterogeneous data Efficient methods for joint estimation of multiple graphical models Effective methods of high-dimensional variable selectionEffective methods of high-dimensional inference.
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Zustand: New. Dr. Faming Liang is Distinguished Professor of Statistics, Purdue University. Prior joining Purdue University in 2017, he held regular faculty positions in the Department of Biostatistics, University of Florida and Department of Statisti.
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Sparse Graphical Modeling for High Dimensional Data: A Paradigm of Conditional Independence Tests (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability)
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 165,07
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 168 pages. 9.19x6.13x0.47 inches. In Stock.
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Sparse Graphical Modeling for High Dimensional Data
Verlag: Taylor and Francis Ltd, GB, 2023
ISBN 10: 0367183730 ISBN 13: 9780367183738
Sprache: Englisch
Anbieter: Rarewaves.com UK, London, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 149,60
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In den WarenkorbHardback. Zustand: New. This book provides a general framework for learning sparse graphical models with conditional independence tests. It includes complete treatments for Gaussian, Poisson, multinomial, and mixed data; unified treatments for covariate adjustments, data integration, and network comparison; unified treatments for missing data and heterogeneous data; efficient methods for joint estimation of multiple graphical models; effective methods of high-dimensional variable selection; and effective methods of high-dimensional inference. The methods possess an embarrassingly parallel structure in performing conditional independence tests, and the computation can be significantly accelerated by running in parallel on a multi-core computer or a parallel architecture. This book is intended to serve researchers and scientists interested in high-dimensional statistics, and graduate students in broad data science disciplines.Key Features: A general framework for learning sparse graphical models with conditional independence tests Complete treatments for different types of data, Gaussian, Poisson, multinomial, and mixed data Unified treatments for data integration, network comparison, and covariate adjustment Unified treatments for missing data and heterogeneous data Efficient methods for joint estimation of multiple graphical models Effective methods of high-dimensional variable selectionEffective methods of high-dimensional inference.
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Sparse Graphical Modeling for High Dimensional Data: A Paradigm of Conditional Independence Tests
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
Zustand: New. PRINT ON DEMAND.
