Deep-Learning-Assisted Statistical Methods with Examples in R (Chapman & Hall/CRC Data Science Series)
Langue : anglais
Edité par Chapman and Hall/CRC -, 2026
- Livre broché
- Neuf
Vendeur : Chiron Media, Wallingford, Royaume-UniChiron Media
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N° de réf. du vendeur 6666-GRD-9781041158431
- Titre
- Deep-Learning-Assisted Statistical Methods with Examples in R (Chapman & Hall/CRC Data Science Series)
- Auteur
- Zhan, Tianyu Tianyu Zhan,
- Éditeur
- Chapman and Hall/CRC -
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- New
- Reliure
- paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1041158432
- ISBN à 13 chiffres
- 9781041158431
This book explores how deep learning enhances statistical methods for hypothesis testing, point estimation, optimization, interpretation, and other aspects. It uniquely demonstrates leveraging deep learning to improve traditional statistical approaches, showcasing their superior performance in practical applications. Each topic includes essential background, clear method explanations, and detailed R code demonstrations through case studies. This allows readers to directly apply these methods to their own challenges and easily adapt the underlying principles to related problems.
This book delves into statistical inference, introducing advanced strategies for hypothesis testing and point estimation. These innovative methods ingeniously combine both artificial and human intelligence, offering robust solutions for scenarios where traditional optimal analytical solutions are elusive or non-existent. A prime example of their real-world impact is in adaptive clinical trials, where these computational approaches can be readily implemented to optimize trial design and outcomes. The author further explores the multifaceted benefits of deep-learning-assisted statistical methods, extending beyond mere statistical efficiency. It highlights crucial features such as integrity protection, ensuring the trustworthiness of results; computational efficiency, enabling faster and more scalable analyses; and interpretability, which is increasingly vital for transparent communication of complex findings in modern statistics. This section encourages readers to consider a broader spectrum of improvements for new statistical methods, focusing on attributes that enhance their practical utility and societal relevance. Finally, the reader is given a critical examination of the limitations and potential concerns associated with the methods presented in earlier chapters. Crucially, it doesn't just identify these issues but also offers constructive mitigation approaches. This equips readers with essential techniques to safeguard AI-based methodologies with their scientific expertise, ensuring responsible and valid application of these powerful computational tools in diverse scientific and practical domains.
This book is a valuable resource for students, practitioners, and researchers integrating statistics and data science techniques to solve impactful real-world problems.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Tianyu Zhan is a Director at AbbVie Inc. He obtained his Ph.D. in Biostatistics from the University of Michigan Ann Arbor in 2017. His research interests are closely related to late-phase clinical trials. He has been actively promoting innovative clinical trial designs and advanced analysis methods at AbbVie, resulting in significant business impacts.
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Informations concernant le droit de rétractation
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Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
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