High-Dimensional Statistics: Un punto de vista no asintótico

Título original:

High-Dimensional Statistics: A Non-Asymptotic Viewpoint

Contenido del libro:

En los últimos años se ha producido una explosión del volumen y la variedad de los datos recogidos en todas las disciplinas científicas y entornos industriales.

Estos conjuntos de datos masivos plantean una serie de retos a los investigadores en estadística y aprendizaje automático. Este libro proporciona una introducción autocontenida al área de la estadística de altas dimensiones, dirigida al nivel de postgrado de primer año.

Incluye capítulos centrados en la metodología y la teoría básicas -incluidos los límites de cola, las desigualdades de concentración, las leyes uniformes y el proceso empírico, y las matrices aleatorias-, así como capítulos dedicados a la exploración en profundidad de clases particulares de modelos -incluidos los modelos lineales dispersos, los modelos matriciales con restricciones de rango, los modelos gráficos y varios tipos de modelos no paramétricos-. Con cientos de ejemplos y ejercicios, este texto está pensado tanto para cursos como para el autoaprendizaje por parte de estudiantes de posgrado e investigadores en estadística, aprendizaje automático y campos relacionados que deben comprender, aplicar y adaptar métodos estadísticos modernos adaptados a datos a gran escala.