Inferenza statistica da dati ad alta dimensionalità

Titolo originale:

Statistical Inference from High Dimensional Data

Contenuto del libro:

- I problemi del mondo reale possono essere altamente dimensionali, complessi e rumorosi - Un numero maggiore di dati non implica una maggiore quantità di informazioni - Diversi approcci affrontano la cosiddetta maledizione della dimensionalità per ridurre le informazioni irrilevanti - Un processo con informazioni multidimensionali non è necessariamente facile da interpretare o da elaborare - In alcune applicazioni del mondo reale, il numero di elementi di una classe è chiaramente inferiore rispetto all'altra.

I modelli tendono ad assumere che l'importanza dell'analisi appartenga alla classe maggioritaria, ma di solito non è così - L'analisi di malattie complesse come il cancro si concentra su dati omici a più di una dimensione - La crescente quantità di dati grazie alla riduzione dei costi degli esperimenti high-throughput apre una nuova era per gli approcci integrativi guidati dai dati - Gli approcci basati sull'entropia sono interessanti per ridurre la dimensionalità dei dati ad alta densità.