Statistica predittiva: Analisi e inferenza oltre i modelli

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Titolo originale:

Predictive Statistics: Analysis and Inference Beyond Models

Contenuto del libro:

Tutte le discipline scientifiche premiano il successo predittivo.

Le analisi statistiche convenzionali, tuttavia, trattano la previsione come secondaria, concentrandosi invece sulla modellazione e quindi sulla stima, sui test e sull'interpretazione fisica dettagliata, affrontando questi compiti prima di stabilire l'adeguatezza predittiva di un modello. Questo libro delinea un approccio completamente predittivo ai problemi statistici basato sullo studio dei predittori.

L'approccio non richiede che i predittori corrispondano a un modello, sebbene questo importante caso speciale sia incluso nell'approccio generale. L'obiettivo è quello di esaminare le prestazioni predittive prima di considerare l'inferenza convenzionale. Queste idee sono ripercorse attraverso cinque sottocampi tradizionali della statistica, aiutando i lettori a riorientarsi e ad adottare una prospettiva direttamente predittiva.

Il libro prende in considerazione anche la predizione attraverso tecniche contemporanee "a scatola nera" e tipi di dati e metodologie emergenti in cui la modellazione convenzionale è così difficile che una buona predizione è il principale criterio disponibile per valutare le prestazioni di un metodo statistico. Il codice R open-source ben documentato in un repository Github consente ai lettori di replicare gli esempi e applicare le tecniche ad altre indagini.