統計学ハンドブック 第４４巻：データサイエンスの理論と応用 Data Science: Theory and Applications (Handbook of Statistics)

統計学ハンドブック　第４４巻：データサイエンスの理論と応用<br>Data Science: Theory and Applications (Handbook of Statistics)

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統計学ハンドブック　第４４巻：データサイエンスの理論と応用
Data Science: Theory and Applications (Handbook of Statistics)

Rao, C.R. (EDT)/ Srinivasa Rao, Arni S.R. (EDT)

ウェブストア価格 ¥50,688（本体¥46,080）
North-Holland（2021/02発売）
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製本 Hardcover:ハードカバー版／ページ数 348 p.
言語 ENG
商品コード 9780323852005
DDC分類 005.7

Full Description

Data ScienceStatistics series, highlights new advances in the field, with this new volume presenting interesting chapters on a variety of interesting topics, including Modeling extreme climatic events using the generalized extreme value distribution, Bayesian Methods in Data Science, Mathematical Modeling in Health Economic Evaluations, Data Science in Cancer Genomics, Blockchain Technology: Theory and Practice, Statistical outline of animal home ranges, an application of set estimation, Application of Data Handling Techniques to Predict Pavement Performance, Analysis of individual treatment effects for enhanced inferences in medicine, and more. Additional sections cover Nonparametric Data Science: Testing Hypotheses in Large Complex Data, From Urban Mobility Problems to Data Science Solutions, and Data Structures and Artificial Intelligence Methods.

Section I1. Statistical outline of animal home ranges: An application of set estimation Amparo Ba?llo and Jose Enrique Chacon2. Modeling extreme climatic events using the generalized extreme value (GEV) distribution Diana Rypkema and Shripad TuljapurkarSection II: Engineering Sciences Data3. Blockchain technology: Theory and practice Srikanth Cherukupally4. Application of data handling techniques to predict pavement performance Sireesh Saride, Pranav R.T. Peddinti and B. Munwar BashaSection III: Statistical Estimation Designs: fractional fields, biostatistics and non-parametrics5. On the usefulness of lattice approximations for fractional Gaussian fields Somak Dutta and Debashis Mondal6. Estimating individual-level average treatment effects: Challenges, modeling approaches, and practical applications Victor B. Talisa and Chung-Chou H. Chang7. Nonparametric data science: Testing hypotheses in large complex data Sunil MathurSection IV: Network Models and COVID-19 modeling8. Network models in epidemiology Tae Jin Lee, Masayuki Kakehashi and Arni S.R. Srinivasa Rao9. Modeling and forecasting the spread of COVID-19 pandemic in India and significance of lockdown: A mathematical outlook Brijesh P. Singh10. Mathematical modeling as a tool for policy decision making: Applications to the COVID-19 pandemic J.Panovska-Griffiths, C.C. Kerr, W. Waites and R.M. Stuart