Introduction data analysis examples (13 resultados)
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paperback. Condición: New. Paperback. Pub Date: 2024-03 Pages: 243 Language: Chinese Publisher: People's Posts and Telecommunications Press The author of this book summarizes his field research on the financial work of many companies over the past three years. as well as his thoughts on the reform of accounting professional teac…hing and curriculum design. In the book. he first introduces the relationship between big data analysis and finance; then introduces the role and role positioning of zero code. RPA. and Python i.
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Librería: preigu, Osnabrück, Alemaniapreigu
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Taschenbuch. Condición: Neu. Introduction to R and Rcommander | Exploratory data analysis using examples applied to poultry nutrition | Victor Fernando Roll (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2024 | Our Knowledge Publishing | EAN 9786207307029 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197,…1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.
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Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de AmericaCalifornia Books
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Taschenbuch. Condición: Neu. Environmental Data Analysis | An Introduction with Examples in R | Carsten Dormann | Taschenbuch | xix | Englisch | 2021 | Springer | EAN 9783030550226 | 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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Condición: New. 1st ed. 2020 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Environmental Data Analysis is an introductory statistics textbook for environmental science. It covers descriptive, inferential and predictive statistics, centred on the Generalized Linear Model. The key idea behind this book is to approach statistical a…nalyses from the perspective of maximum likelihood, essentially treating most analyses as (multiple) regression problems. The reader will be introduced to statistical distributions early on, and will learn to deploy models suitable for the data at hand, which in environmental science are often not normally distributed. To make the initially steep learning curve more manageable, each statistical chapter is followed by a walk-through in a corresponding R-based how-to chapter, which reviews the theory and applies it to environmental data. In this way, a coherent and expandable foundation in parametric statistics is laid, which can be expanded in advanced courses.The content has been 'field-tested' in several years of courses on statistics for Environmental Science, Geography and Forestry taught at the University of Freiburg.
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Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino UnidoMispah books
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Hardcover. Condición: New. New. book.
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book was written to serve as a guide for undergraduate and postgraduate students and agricultural science professionals involved in the statistical analysis of experimental data, using practical examples from the field of animal nut…rition. Due to the scarcity of material in Portuguese on the Rcommander (Rcmdr) package of the R programme, this book provides a general introduction to how to use the programme, thinking mainly of professionals and students who have never used this tool before. However, the material will also be useful for experienced R users, especially those who are not yet aware of the advantages of using a user-friendly graphical interface such as that provided by the Rcmdr package.
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Environmental Data Analysis is an introductory statistics textbook for environmental science. It covers descriptive, inferential and predictive statistics, centred on the Generalized Linear Model. The key idea behind this book is to appr…oach statistical analyses from the perspective of maximum likelihood, essentially treating most analyses as (multiple) regression problems. The reader will be introduced to statistical distributions early on, and will learn to deploy models suitable for the data at hand, which in environmental science are often not normally distributed. To make the initially steep learning curve more manageable, each statistical chapter is followed by a walk-through in a corresponding R-based how-to chapter, which reviews the theory and applies it to environmental data. In this way, a coherent and expandable foundation in parametric statistics is laid, which can be expanded in advanced courses.The content has been 'field-tested' in several years of courses on statistics for Environmental Science, Geography and Forestry taught at the University of Freiburg.
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