9783319803234 - an introduction to statistics with python: with applications in the life sciences (statistics and computing) de haslwanter, thomas (17 resultados)
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Editorial: Springer, 2018
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Editorial: Springer, 2018
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Editorial: Springer, 2018
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Editorial: Springer, 2018
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Taschenbuch. Condición: Neu. An Introduction to Statistics with Python | With Applications in the Life Sciences | Thomas Haslwanter | Taschenbuch | xvii | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9783319803234 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer…[dot]com | Anbieter: preigu.
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Editorial: Springer International Publishing, 2018
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This textbook provides an introduction to the free software Python and its use for statistical data analysis. It covers common statistical tests for continuous, discrete and categorical data, as well as linear regression analysis and topics from su…rvival analysis and Bayesian statistics. Working code and data for Python solutions for each test, together with easy-to-follow Python examples, can be reproduced by the reader and reinforce their immediate understanding of the topic. With recent advances in the Python ecosystem, Python has become a popular language for scientific computing, offering a powerful environment for statistical data analysis and an interesting alternative to R. The book is intended for master and PhD students, mainly from the life and medical sciences, with a basic knowledge of statistics. As it also provides some statistics background, the book can be used by anyone who wants to perform a statistical data analysis.
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Editorial: Springer, 2018
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Editorial: Springer, Springer International Publishing Mai 2018, 2018
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This textbook provides an introduction to the free software Python and its use for statistical data analysis. It covers common statistical tests for continuous, discrete and categorical data, as well as linear regression analysis an…d topics from survival analysis and Bayesian statistics. Working code and data for Python solutions for each test, together with easy-to-follow Python examples, can be reproduced by the reader and reinforce their immediate understanding of the topic. With recent advances in the Python ecosystem, Python has become a popular language for scientific computing, offering a powerful environment for statistical data analysis and an interesting alternative to R. The book is intended for master and PhD students, mainly from the life and medical sciences, with a basic knowledge of statistics. As it also provides some statistics background, the book can be used by anyone who wants to perform a statistical data analysis. 296 pp. Englisch.
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