9783030698294 - statistical foundations, reasoning and inference: for science and data science di kauermann, göran; küchenhoff, helmut; heumann, christian (20 risultati)
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Statistical Foundations, Reasoning and Inference | For Science and Data Science | Göran Kauermann (u. a.) | Taschenbuch | Springer Series in Statistics | xiii | Englisch | 2022 | Springer | EAN 9783030698294 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelbe…rg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This textbook provides a comprehensive introduction to statistical principles, concepts and methods that are essential in modern statistics and data science. The topics covered include likelihood-based inference, Bayesian statistics, regression, s…tatistical tests and the quantification of uncertainty. Moreover, the book addresses statistical ideas that are useful in modern data analytics, including bootstrapping, modeling of multivariate distributions, missing data analysis, causality as well as principles of experimental design. The textbook includes sufficient material for a two-semester course and is intended for master's students in data science, statistics and computer science with a rudimentary grasp of probability theory. It will also be useful for data science practitioners who want to strengthen their statistics skills.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This textbook provides a comprehensive introduction to statistical principles, concepts and methods that are essential in modern statistics and data science. The topics covered include likelihood-based inference, Bayesian statistic…s, regression, statistical tests and the quantification of uncertainty. Moreover, the book addresses statistical ideas that are useful in modern data analytics, including bootstrapping, modeling of multivariate distributions, missing data analysis, causality as well as principles of experimental design. The textbook includes sufficient material for a two-semester course and is intended for master's students in data science, statistics and computer science with a rudimentary grasp of probability theory. It will also be useful for data science practitioners who want to strengthen their statistics skills. 372 pp. Englisch.
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