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Large-scale inference: empirical Bayes methods for estimation, testing, and prediction

机译:大规模推理:用于估计,测试和预测的经验贝叶斯方法

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摘要

With the proliferation of high-dimensional data comes the daunting task of soliciting as much information from such data as possible. This process is particularly challenging since the number of variables is often larger than the number of samples. Efron tackles this all-important problem through the use of microarray data. The use of Bayes methods for estimation, testing and prediction procedures is at the heart of this marvellous collection of some of Efron's best work. The chapters are a list of Efron's best papers on false discovery rate (FDR), bound in a book form.
机译:随着高维数据的扩散,艰巨的任务是从此类数据中获取尽可能多的信息。该过程特别具有挑战性,因为变量的数量通常大于样本的数量。埃夫隆通过使用微阵列数据解决了这一至关重要的问题。贝叶斯方法用于估计,测试和预测程序是埃夫隆一些出色著作的核心。这些章节以书本形式装箱,列出了埃夫隆有关虚假发现率(FDR)的最佳论文。

著录项

  • 来源
    《Journal of applied statistics》 |2012年第10期|2305-2305|共1页
  • 作者

    Isaac Dialsingh;

  • 作者单位

    University of the West Indies Trinidad and Tobago;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-18 02:29:02

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