Statistical Data Science

图书简介

As an emerging discipline, data science broadly means different things across different areas. Exploring the relationship of data science with statistics, a well-established and principled data-analytic discipline, this book provides insights about commonalities in approach, and differences in emphasis. Featuring chapters from established authors in both disciplines, the book also presents a number of applications and accompanying papers. Key Features: ○ Detailed papers by authors from both Statistics and Data Science ○ Exploration of similarities and differences between disciplines ○ Application papers which feature both Data Science and Statistics

Does Data Science Need Statistics?; Principled Statistical Inference in Data Science; Evaluating Statistical and Machine Learning Supervised Classification Methods; Diversity as a Response to User Preference Uncertainty; L-Kernel Density Estimation for Bayesian Model Selection; Bayesian Numerical Methods as a Case Study for Statistical Data Science; Ancestral Reconstruction of Bat Echolocation Calls; Reconstruction of Three-Dimensional Porous Media; Using Data-Driven Uncertainty Quantification to Support Decision Making; Blending Data Science and Statistics Across Government; Dynamic Factor Modeling with Spatially Multi-Scale Structures for Spatio-Temporal Data

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