Statistical Inference Via Convex Optimization

Sprache: Englisch

Verlag: Princeton University Press Apr 2020, 2020

0691197296 / 9780691197296

Serie: Buch 32 von 33 - Princeton Series in Applied Mathematics

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Neuware - This authoritative book draws on the latest research to explore the interplay of high-dimensional statistics with optimization. Through an accessible analysis of fundamental problems of hypothesis testing and signal recovery, Anatoli Juditsky and Arkadi Nemirovski show how convex optimization theory can be used to devise and analyze near-optimal statistical inferences.Statistical Inference via Convex Optimization is an essential resource for optimization specialists who are new to statistics and its applications, and for data scientists who want to improve their optimization methods. Juditsky and Nemirovski provide the first systematic treatment of the statistical techniques that have arisen from advances in the theory of optimization. They focus on four well-known statistical problems-sparse recovery, hypothesis testing, and recovery from indirect observations of both signals and functions of signals-demonstrating how they can be solved more efficiently as convex optimization problems. The emphasis throughout is on achieving the best possible statistical performance. The construction of inference routines and the quantification of their statistical performance are given by efficient computation rather than by analytical derivation typical of more conventional statistical approaches. In addition to being computation-friendly, the methods described in this book enable practitioners to handle numerous situations too difficult for closed analytical form analysis, such as composite hypothesis testing and signal recovery in inverse problems.Statistical Inference via Convex Optimization features exercises with solutions along with extensive appendixes, making it ideal for use as a graduate text.…

Titel
Statistical Inference Via Convex Optimization
Autor
Anatoli Juditsky
Verlag
Princeton University Press Apr 2020
Erscheinungsjahr
2020
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
0691197296
ISBN-13
9780691197296
Artikelgewicht
1.298 Gramm
Abmessungen
254x184x40 mm
Serie
Buch 32 von 33: Princeton Series in Applied Mathematics

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