Регрессия: теория и практика. C примерами на R и Stan

Main
Computers - Programming
Регрессия: теория и практика. C...

Регрессия: теория и практика. C примерами на R и Stan

Эндрю Гельман, Дженнифер Хилл, Аки Вехтари

0 / 0

Наскільки Вам сподобалась ця книга?

Яка якість завантаженого файлу?

Скачайте книгу, щоб оцінити її якість

Яка якість скачаних файлів?

Категорії:

Computers - Programming

Рік:

2022

Видання:

1

Видавництво:

ДМК Пресс

Мова:

russian

Сторінки:

748

ISBN 10:

5970609870

ISBN 13:

9785970609873

Файл:

PDF, 81.36 MB

IPFS:

,

russian, 2022

Читати Онлайн

Завантажити (pdf, 81.36 MB)

Виконується конвертація в

Конвертація в не вдалась

Можливо вас зацікавить

Флоран Бюиссон — Анализ поведенческих данных на R и Python

Кэвин П. Мэрфи — Вероятностное машинное обучение - Введение

Валиаппа Лакшманан, Майкл Мунн, Сара Робинсон — Машинное обучение. Паттерны проектирования

Магнус Я.Р. — Эконометрика. Начальный курс

С.Э. Мастицкий, В.К. Шитиков — Статистический анализ и визуализация данных с помощью R

Малинин В. Н. — Статистические методы анализа гидрометеорологической информации. В 2 томах: Том. 1. Первичный анализ и построение эмпирических зависимостей

Шитиков В.К., Розенберг Г.С. — Рандомизация и бутстреп: статистический анализ в биологии и экологии с использованием R

Шеннон Роберт — Имитационное моделирование систем - искусство и наука

Айвазян С.А. (отв.ред.) — II Всесоюзная научно-техническая конференция ''Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества продукции''. Тезисы докладов

— Некоторые эконометрические методы моделирования экономики

Растоскуев В.В. — Анализ данных экологической безопасности

Шитиков В.К. — Экотоксикология и статистическое моделирование эффекта с использованием R

Мастицкий С.Э., Шитиков В.К. — Статистический анализ и визуализация данных с помощью R

Мастицкий С.Э., Шитиков В.К. — Статистический анализ и визуализация данных с помощью R

Наваров Иван. — Основы Эконометрики

Розенберг Г.С, Гелашвили Д.Б. (ред.) — Проблемы экологического эксперимента (Планирование и анализ наблюдений)

Шитиков В.К., Розенберг Г.С. — Рандомизация и бутстреп: статистический анализ данных по биологии и экологии с использованием R

Монтгомери Д., Пек Е. — Введение в линейный регрессионный анализ. Часть 1 (авторский перевод)

Монтгомери Д., Пек Е. — Введение в линейный регрессионный анализ. Часть 2

Кокс Д., Снелл Э. — Прикладная статистика. Принципы и примеры

Шитиков В.К., Мастицкий С.Э. — Классификация, регрессия и другие алгоритмы Data Mining с использованием R

Мастицкий С.Э., Шитиков В.К. — Статистический анализ и визуализация данных с помощью R

Коллектив авторов — Методы анализа данных

Шеннон Р. — Имитационное моделирование систем - искусство и наука

Афифи А., Эйзен С. — Статистический анализ с ЭВМ

Цыплаков А.А. — Некоторые эконометрические методы. Метод максимального правдоподобия в эконометрии. Методическое пособие

Афифи А., Эйзен С. — Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ

Д. Литтл — Статистический анализ данных с пропусками

Под ред. Э.Ллойда, У.Ледермана — Справочник по прикладной статистике

Флах П. (Flach P.) — Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных

Макс Кун, Кьелл Джонсон — Предиктивное моделирование на практике

Питер Брюс, Эндрю Брюс, Питер Гедек — Практическая статистика для специалистов Data Science

Курихара Синъити, Маруяма Ацуси — Статистика в рисунках

Дэвид Шпигельхалтер — Искусство статистики. Как находить ответы в данных

Под ред. Э.Ллойда и У.Ледермана — Справочник по прикладной статистике

Ллойд Э. (ред.), Ледерман У. (ред.) — Справочник по прикладной статистике. В 2-х томах

Литтл Р., Рубин Д.Б.(Little, Rubin) — Статистический анализ данных с пропусками

Горяинова Е.Р., Панков А.Р., Платонов Е.Н. — Прикладные методы анализа статистических данных

Ключові фрази

регрессии

воздействия

распределение

значения

регрессия

распределения

результаты

предикторов

использовать

результат

регрессию

результатов

исследования

использованием

используя

коэффициент

значений

вероятность

переменных

качестве

переменной

эксперимента

логистической

составляет

коэффициентов

отклонение

предположим

контрольной

среднего

вероятности