Linear Regression With Matlab : A Tutorial Introduction to the Mathematics of Regression Analysis
Lingua: inglese
Editore: Sebtel Press, 2022
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
Condizione: Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Linear regression is the workhorse of data analysis. It is the first step, and often the only step, in fitting a simple model to data. This brief book explains the essential mathematics required to understand and apply regression analysis. The tutorial style of writing, accompanied by over 30 diagrams, offers a visually intuitive account of linear regression, including a brief overview of nonlinear and Bayesian regression. Hands-on experience is provided in the form of numerical examples, included as Matlab code at the end of each chapter, and implemented online as Python and Matlab code. Supported by a comprehensive glossary and tutorial appendices, this book provides an ideal introduction to regression analysis.
Codice articolo 9781916279179
- Titolo
- Linear Regression With Matlab : A Tutorial Introduction to the Mathematics of Regression Analysis
- Autore
- James V Stone
- Editore
- Sebtel Press
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1916279171
- ISBN 13
- 9781916279179
- Peso dell'articolo
- 215 grammi
- Dimensioni
- 229x152x8 mm
Linear regression is the workhorse of data analysis. It is the first step, and often the only step, in fitting a simple model to data. This brief book explains the essential mathematics required to understand and apply regression analysis. The tutorial style of writing, accompanied by over 30 diagrams, offers a visually intuitive account of linear regression, including a brief overview of nonlinear and Bayesian regression. Hands-on experience is provided in the form of numerical examples, included as Matlab code at the end of each chapter, and implemented online as Python and Matlab code. Supported by a comprehensive glossary and tutorial appendices, this book provides an ideal introduction to regression analysis.
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