Introduction to Probabilistic and Statistical Methods with Examples in R
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2021
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
Condizione: Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book strikes a healthy balance between theory and applications, ensuring that it doesn't offer a set of tools with no mathematical roots. It is intended as a comprehensive and largely self-contained introduction to probability and statistics for university students from various faculties, with accompanying implementations of some rudimentary statistical techniques in the language R. The content is divided into three basic parts: the first includes elements of probability theory, the second introduces readers to the basics of descriptive and inferential statistics (estimation, hypothesis testing), and the third presents the elements of correlation and linear regression analysis. Thanks to examples showing how to approach real-world problems using statistics, readers will acquire stronger analytical thinking skills, which are essential for analysts and data scientists alike.
Codice articolo 9783030458010
- Titolo
- Introduction to Probabilistic and Statistical Methods with Examples in R
- Autore
- Katarzyna Stapor
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030458016
- ISBN 13
- 9783030458010
- Peso dell'articolo
- 265 grammi
- Dimensioni
- 235x155x10 mm
- Serie
- Libro 1 di 1: Intelligent Systems Reference Library
This book strikes a healthy balance between theory and applications, ensuring that it doesn’t offer a set of tools with no mathematical roots. It is intended as a comprehensive and largely self-contained introduction to probability and statistics for university students from various faculties, with accompanying implementations of some rudimentary statistical techniques in the language R.
The content is divided into three basic parts: the first includes elements of probability theory, the second introduces readers to the basics of descriptive and inferential statistics (estimation, hypothesis testing), and the third presents the elements of correlation and linear regression analysis. Thanks to examples showing how to approach real-world problems using statistics, readers will acquire stronger analytical thinking skills, which are essential for analysts and data scientists alike."Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This book strikes a healthy balance between theory and applications, ensuring that it doesn’t offer a set of tools with no mathematical roots. It is intended as a comprehensive and largely self-contained introduction to probability and statistics for university students from various faculties, with accompanying implementations of some rudimentary statistical techniques in the language R.
The content is divided into three basic parts: the first includes elements of probability theory, the second introduces readers to the basics of descriptive and inferential statistics (estimation, hypothesis testing), and the third presents the elements of correlation and linear regression analysis. Thanks to examples showing how to approach real-world problems using statistics, readers will acquire stronger analytical thinking skills, which are essential for analysts and data scientists alike."Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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