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Variable Screening and Inference Problems for High Dimensional Data

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자료유형E-Book
개인저자Zhang, Jingsi Joyce.
단체저자명Northwestern University. Statistics.
서명/저자사항Variable Screening and Inference Problems for High Dimensional Data.
발행사항[S.l.] : Northwestern University., 2018
발행사항Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2018
형태사항138 p.
소장본 주기School code: 0163.
ISBN9780438332102
일반주기 Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 79-12(E), Section: B.
Adviser: Joel Horowitz.
요약This dissertation focuses on variable screening for ultra-high dimensional data and inference for comparatively-high dimensional data. I explore two specific problems in this area, which are motivated by real data examples, and discuss the motiv
요약Chapter 1 introduces a new metric, the so-called martingale difference correlation, to measure the departure of conditional mean independence between a scalar response variable Y and a vector predictor variable X. Our metric is a natural extens
요약In Chapter 2, we propose a general method for constructing confidence intervals and statistical tests for single or low-dimensional components of a large parameter vector in a high-dimensional linear model, where the dimension of the regression
일반주제명Statistics.
언어영어
기본자료 저록Dissertation Abstracts International79-12B(E).
Dissertation Abstract International
대출바로가기http://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T14998393

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No. 등록번호 청구기호 소장처 도서상태 반납예정일 예약 서비스 매체정보
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