Robust Methods for Data Reduction

· CRC Press
āŠ‡-āŠŠāŦāŠļāŦāŠĪāŠ•
297
āŠŠāŦ‡āМ
āŠŠāŠūāŠĪāŦāа

āŠ† āŠ‡-āŠŠāŦāŠļāŦāŠĪāŠ• āŠĩāŠŋāŠķāŦ‡

Robust Methods for Data Reduction gives a non-technical overview of robust data reduction techniques, encouraging the use of these important and useful methods in practical applications. The main areas covered include principal components analysis, sparse principal component analysis, canonical correlation analysis, factor analysis, clustering, dou

āŠēāŦ‡āŠ–āŠ• āŠĩāŠŋāŠķāŦ‡

Alessio Farcomeni is an assistant professor in the Department of Public Health and Infectious Diseases at the University of Rome Sapienza. His work focuses on robust statistics, longitudinal models, categorical data analysis, cluster analysis, and multiple testing. He also is involved in clinical, ecological, and econometric research.

Luca Greco is an assistant professor in the Department of Law, Economics, Management and Quantitative Methods at the University of Sannio. His research interests include robust statistics, likelihood asymptotics, pseudolikelihood functions, and skew elliptical distributions.

āŠ† āŠ‡-āŠŠāŦāŠļāŦāŠĪāŠ•āŠĻāŦ‡ āŠ°āŦ‡āПāŠŋāŠ‚āŠ— āŠ†āŠŠāŦ‹

āŠĪāŠŪāŦ‡ āŠķāŦāŠ‚ āŠĩāŠŋāŠšāŠūāŠ°āŦ‹ āŠ›āŦ‹ āŠ…āŠŪāŠĻāŦ‡ āŠœāŠĢāŠūāŠĩāŦ‹.

āŠŪāŠūāŠđāŠŋāŠĪāŦ€ āŠĩāŠūāŠ‚āŠšāŠĩāŦ€

āŠļāŦāŠŪāŠūāŠ°āŦāПāŠŦāŦ‹āŠĻ āŠ…āŠĻāŦ‡ āŠŸāŦ…āŠŽāŦāŠēāŦ‡āП
Android āŠ…āŠĻāŦ‡ iPad/iPhone āŠŪāŠūāŠŸāŦ‡ Google Play Books āŠāŠŠ āŠ‡āŠĻāŦāŠļāŦāПāŦ‰āŠē āŠ•āŠ°āŦ‹. āŠĪāŦ‡ āŠĪāŠŪāŠūāŠ°āŠū āŠāŠ•āŠūāŠ‰āŠĻāŦāП āŠļāŠūāŠĨāŦ‡ āŠ‘āŠŸāŦ‹āŠŪāŦ…āПāŠŋāŠ• āŠ°āŦ€āŠĪāŦ‡ āŠļāŠŋāŠ‚āŠ• āŠĨāŠūāŠŊ āŠ›āŦ‡ āŠ…āŠĻāŦ‡ āŠĪāŠŪāŠĻāŦ‡ āŠœāŦāŠŊāŠūāŠ‚ āŠŠāŠĢ āŠđāŦ‹ āŠĪāŦāŠŊāŠūāŠ‚ āŠĪāŠŪāŠĻāŦ‡ āŠ‘āŠĻāŠēāŠūāŠ‡āŠĻ āŠ…āŠĨāŠĩāŠū āŠ‘āŠŦāŠēāŠūāŠ‡āŠĻ āŠĩāŠūāŠ‚āŠšāŠĩāŠūāŠĻāŦ€ āŠŪāŠ‚āŠœāŦ‚āаāŦ€ āŠ†āŠŠāŦ‡ āŠ›āŦ‡.
āŠēāŦ…āŠŠāŠŸāŦ‰āŠŠ āŠ…āŠĻāŦ‡ āŠ•āŠŪāŦāŠŠāŦāŠŊāŦāŠŸāŠ°
Google Play āŠŠāŠ° āŠ–āŠ°āŦ€āŠĶāŦ‡āŠē āŠ‘āŠĄāŠŋāŠ“āŠŽāŦāŠ•āŠĻāŦ‡ āŠĪāŠŪāŦ‡ āŠĪāŠŪāŠūāŠ°āŠū āŠ•āŠŪāŦāŠŠāŦāŠŊāŦāŠŸāŠ°āŠĻāŠū āŠĩāŦ‡āŠŽ āŠŽāŦāаāŠūāŠ‰āŠāŠ°āŠĻāŦ‹ āŠ‰āŠŠāŠŊāŦ‹āŠ— āŠ•āŠ°āŦ€āŠĻāŦ‡ āŠļāŠūāŠ‚āŠ­āŠģāŦ€ āŠķāŠ•āŦ‹ āŠ›āŦ‹.
eReaders āŠ…āŠĻāŦ‡ āŠ…āŠĻāŦāŠŊ āŠĄāŠŋāŠĩāŠūāŠ‡āŠļ
Kobo āŠ‡-āŠ°āŦ€āŠĄāŠ° āŠœāŦ‡āŠĩāŠū āŠ‡-āŠ‡āŠ‚āŠ• āŠĄāŠŋāŠĩāŠūāŠ‡āŠļ āŠŠāŠ° āŠĩāŠūāŠ‚āŠšāŠĩāŠū āŠŪāŠūāŠŸāŦ‡, āŠĪāŠŪāŠūāŠ°āŦ‡ āŠŦāŠūāŠ‡āŠēāŠĻāŦ‡ āŠĄāŠūāŠ‰āŠĻāŠēāŦ‹āŠĄ āŠ•āŠ°āŦ€āŠĻāŦ‡ āŠĪāŠŪāŠūāŠ°āŠū āŠĄāŠŋāŠĩāŠūāŠ‡āŠļ āŠŠāŠ° āŠŸāŦāаāŠūāŠĻāŦāŠļāŠŦāŠ° āŠ•āŠ°āŠĩāŠūāŠĻāŦ€ āŠœāŠ°āŦ‚āа āŠŠāŠĄāŠķāŦ‡. āŠļāŠŠāŦ‹āаāŦāПāŦ‡āŠĄ āŠ‡-āŠ°āŦ€āŠĄāŠ° āŠŠāŠ° āŠŦāŠūāŠ‡āŠēāŦ‹ āŠŸāŦāаāŠūāŠĻāŦāŠļāŦāŠŦāŠ° āŠ•āŠ°āŠĩāŠū āŠŪāŠūāŠŸāŦ‡ āŠļāŠđāŠūāŠŊāŠĪāŠū āŠ•āŦ‡āŠĻāŦāŠĶāŦāаāŠĻāŦ€ āŠĩāŠŋāŠ—āŠĪāŠĩāŠūāŠ° āŠļāŦ‚āКāŠĻāŠūāŠ“ āŠ…āŠĻāŦāŠļāŠ°āŦ‹.