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As the size of data sets grows ever larger, the need for valid statistical tools is greater than ever. This book introduces super learning and the targeted maximum likelihood estimator, and discusses complex data structures and related applied topics.
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- ÉditeurSpringer
- Date d'édition2013
- ISBN 10 1461429110
- ISBN 13 9781461429111
- ReliureBroché
- Nombre de pages700
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Targeted Learning : Causal Inference for Observational and Experimental Data
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Targeted Learning : Causal Inference for Observational and Experimental Data
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Targeted Learning: Causal Inference for Observational and Experimental Data (Springer Series in Statistics) by van der Laan, Mark J. J. [Paperback ]
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Targeted Learning: Causal Inference for Observational and Experimental Data
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Description du livre Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Establishes causal inference methodology that incorporates the benefits of machine learning with statistical inferencePresentation combines accessibility with the method s rigorous grounding in statistical theoryDemonstrates targeted learni. N° de réf. du vendeur 4197886
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Description du livre Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The statistics profession is at a unique point in history. The need for valid statistical tools is greater than ever; data sets are massive, often measuring hundreds of thousands of measurements for a single subject. The field is ready to move towards clear objective benchmarks under which tools can be evaluated. Targeted learning allows (1) the full generalization and utilization of cross-validation as an estimator selection tool so that the subjective choices made by humans are now made by the machine, and (2) targeting the fitting of the probability distribution of the data toward the target parameter representing the scientific question of interest. This book is aimed at both statisticians and applied researchers interested in causal inference and general effect estimation for observational and experimental data. Part I is an accessible introduction to super learning and the targeted maximum likelihood estimator, including related concepts necessary to understand and apply these methods. Parts II-IX handle complex data structures and topics applied researchers will immediately recognize from their own research, including time-to-event outcomes, direct and indirect effects, positivity violations, case-control studies, censored data, longitudinal data, and genomic studies. 700 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781461429111
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