Mixture Models

Mischungsmodelle sind ein leistungsstarkes Werkzeug für die Analyse komplexer und heterogener Datensätze in vielen wissenschaftlichen Bereichen, von der Finanzwirtschaft bis zur Genomik. Mixture Models: Parametric Semiparametric and New Directions bietet eine aktuelle Einführung in diese Modelle, ihre jüngsten Entwicklungen und ihre Implementierung mit R. Es schließt eine Lücke in der Literatur, indem es nicht nur die Grundlagen endlicher Mischungsmodelle abdeckt, sondern auch aktuelle Entwicklungen wie semiparametrische Erweiterungen, robuste Modellierung, Labelwechsel und hochdimensionale Modellierung. Funktionen Umfassender Überblick über die Methoden und Anwendungen von Mischungsmodellen Zu den wichtigsten Themen gehören Hypothesentests, Modellauswahl, Schätzmethoden und Bayes'sche Ansätze Jüngste Entwicklungen wie semiparametrische Erweiterungen, robuste Modellierung, Label-Switching und hochdimensionale Modellierung Beispiele und Fallstudien aus Bereichen wie Astronomie, Biologie, Genomik, Wirtschaft, Finanzen, Medizin, Ingenieurwesen und Soziologie Integrierter R-Code für viele der Modelle mit Code und Daten, die im R Package MixSemiRob Mixture Models: Parametric Semiparametric and New Directions verfügbar sind, ist eine wertvolle Ressource für Forscher und Doktoranden aus Statistik, Biostatistik und anderen Bereichen. Es könnte als Lehrbuch für einen Kurs über modellbasierte Clustering-Methoden und als ergänzender Text für Kurse zu Data Mining, semiparametrischer Modellierung und hochdimensionaler Datenanalyse verwendet werden. . Sprache: Englisch