Главная    Ex Libris    Книги    Журналы    Статьи    Серии    Каталог    Wanted    Загрузка    ХудЛит    Справка    Поиск по индексам    Поиск    Форум   
blank
Авторизация

       
blank
Поиск по указателям

blank
blank
blank
Красота
blank
Efron B. — Large-Scale Inference. Empirical Bayes Methods for Estimation, Testing, and Prediction
Efron B. — Large-Scale Inference. Empirical Bayes Methods for Estimation, Testing, and Prediction



Обсудите книгу на научном форуме



Нашли опечатку?
Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter


Название: Large-Scale Inference. Empirical Bayes Methods for Estimation, Testing, and Prediction

Автор: Efron B.

Аннотация:

We live in a new age for statistical inference, where modern scientific technology such as microarrays and fMRI machines routinely produce thousands and sometimes millions of parallel data sets, each with its own estimation or testing problem. Doing thousands of problems at once involves more than repeated application of classical methods.
Taking an empirical Bayes approach, Bradley Efron, inventor of the bootstrap, shows how information accrues across problems in a way that combines Bayesian and frequentist ideas. Estimation, testing, and prediction blend in this framework, producing opportunities for new methodologies of increased power. New difficulties also arise, easily leading to flawed inferences.
This book takes a careful look at both the promise and pitfalls of large-scale statistical inference, with particular attention to false discovery rates, the most successful of the new statistical techniques. Emphasis is on the inferential ideas underlying technical developments, illustrated using a large number of real examples.


Язык: en

Рубрика: Математика/

Статус предметного указателя: Готов указатель с номерами страниц

ed2k: ed2k stats

Год издания: 2010

Количество страниц: 263

Добавлена в каталог: 01.04.2012

Операции: Положить на полку | Скопировать ссылку для форума | Скопировать ID
blank
Предметный указатель
Significance level      34 81 178 200
Simes’ inequality      39
Simulation      7 8 55 56 76 87 104 106 121 146 148 149 155 173 196 217 232
Simulation, experiment      9 56 107 125 126
Simz      148 159 162 250
Single nucleotide polymorphism (SNP)      81 147 162 202—206 210
Singular value decomposition (SVD)      118 142
skewness      132 135
slope      19 34 110 194 225 233
Slope, statistic      194
Slope, test      152 205
Small subclasses      192
Smoothed cdf estimate      72
Soft thresholding rule      215 218 219
Spherical cap      65—67
Spike-in      207
Squared error loss      3 8
Standard deviation      24 55 56 76 77 87 104 109 113—117 122—126 128—130 132—135 137-139 143—146 160 165—168 184 195 196 217 236
Standard deviation, binomial      114 115 122
Standard error      16 96 130 138 156 194 202 208 219 221
Standard normal      16 18 32 43 53 59 60 71 72 91 116 133 136 173 244
Standardization      91 121 144 146 148 149 151 169
Standardization, column      144 145 152 250
Standardization, double      142—147 149 151—153 155 162 209 250
Standardization, quantile      153
Standardization, row      144 145 169
Standardization, row and column      144 145
Standardization, standardized      132 135 146 169 182 183 213 221 222 249
Stein, Charles      x 1 5 7 14 28 241
Step-down procedure      37 39
Step-up procedure      39 42 49 50 81
Stepwise algorithms      37
Strata      200—202
Strong control      35
Student-t      16 33 51 65 68 105 108 112 132
Student-t, effects      219 221
Sufficient statistic      243—245 247
t-statistic      64 98 110 111 133 157 206—209 219 221
T-statistic, two-sample      16 34 41 94 105 106 108 111 125 176 214
Tail counts      160 161
Tangent      19 23 226 227
Testing      x xi 1 14—17 34—36 46 57 68 88—90 126 134 150 152 170 172 173 194 198 208 209 240 243
Testing algorithm      30 34 37 45 48 51
Testing, hypothesis      x xi 1 2 10 14 15 27 28 30 32 58 63 70 97 110 113 141 225
Testing, large-scale      1 15 18 25 26 34 37 42 46 48 51 70 89 90 105 109 198 225 229
Testing, multiple      xi 17 30 43 45 46 48 51 57 58 70 205
Testing, significance      30 37 46 48 51 70 89 227 229
Testing, simultaneous      15 27 28 30 64 67 164 227
Testing, single-case      47 51 55 57 70
Theoretical null      17 20 21 51 60 61 75 84 89—97 105—108 110-112 130 141 149 169 194 202 223 225—227 250
Theoretical null, distribution      16 20 32 33 81 89 90 105 106 168 185 190 223
Trace      143
Training set      211—213 216
Transcription factor      163
Trapping period      234 235 237
True and false discoveries      46
True discoveries      47 55 59 232
Turing, Alan      14 241
Two-groups model      17 20 21 24 27—29 48 53 60 70 76 78 81—84 98 103 187 197 211 217 227 228
Two-groups model, Type I error rate      30 47
Voxels      26 34 54 57 73 181 183 185 186 192—194 197
Weak control      35
Westfall and Young      39 40 45
Wilcoxon test      28 98
Wing-shaped function      161
Wishart distribution      155 156
Z-values      16—18 20—22 26 29 31-34 43 44 47 51 55 56 59 60 62—64 69 71 88 90 91 96 99 103 104 106 110 111 114 115 125 132 134 145 149 159 160 163—165 167—169 171 173 174 177 181 184 185 190 192—194 196 198 200 202 205—207 217—219 245 247 249
1 2
blank
Реклама
blank
blank
HR
@Mail.ru
       © Электронная библиотека попечительского совета мехмата МГУ, 2004-2020
Электронная библиотека мехмата МГУ | Valid HTML 4.01! | Valid CSS! О проекте