Statistical Learning for Big Dependent Data (Wiley Series in Probability and Statistics)

"Statistical Learning for Big Dependent Data" von Ruey S. Tsay ist ein umfassendes Werk, das sich mit den Herausforderungen und Methoden der statistischen Analyse großer, abhängiger Datensätze befasst. Das Buch gehört zur Wiley Series in Probability and Statistics und bietet einen tiefen Einblick in die Theorie und Praxis des maschinellen Lernens und der Statistik, speziell zugeschnitten auf Daten, bei denen Abhängigkeiten bestehen - zum Beispiel zeitliche oder räumliche Korrelationen. Tsay legt besonderen Wert auf praktische Anwendungen und stellt Techniken vor, die für große Datenmengen geeignet sind. Dazu gehören moderne Methoden des maschinellen Lernens sowie klassische statistische Ansätze, die erweitert wurden, um mit der Komplexität abhängiger Daten umzugehen. Wichtige Themen umfassen Zeitreihenanalyse, räumliche Statistik und Netzwerkdaten. Das Buch richtet sich an fortgeschrittene Studenten der Statistik sowie an Wissenschaftler und Praktiker im Bereich Data Science, die mit großen Mengen komplexer Daten arbeiten. Es kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Beispielen und Fallstudien, um dem Leser sowohl das Verständnis als auch die Anwendung der vorgestellten Methoden zu erleichtern.