Statistiques sans pièges : Méthodes d'analyse critique des données et d'inférence causale
A

Statistiques sans pièges : Méthodes d'analyse critique des données et d'inférence causale

Mathématiques
statistics data analysis causal inference critical thinking quantitative methods regression analysis experimental design
Auteur
Итан Буэно де Мескита, Энтони Фаулер
Éditeur
ДМК Пресс
Année
2023
Langue
Russe
39
Évaluer ce livre

Pour lire le livre, se connecter / s'inscrire

Aperçu du fragment

Livres similaires

Analyse causale pour les audacieux et les honnêtes

Analyse causale pour les audacieux et les honnêtes

Матеус Факур, Артем Груздев

Analyse causale en science des données

Analyse causale en science des données

Алекс Руис де Вилья Роберт

Inférence Causale avec Python. Relations de cause à effet dans le développement informatique

Inférence Causale avec Python. Relations de cause à effet dans le développement informatique

Матеуш Факур

Analyse des données comportementales avec R et Python. Comment améliorer les résultats commerciaux grâce aux données clients

Analyse des données comportementales avec R et Python. Comment améliorer les résultats commerciaux grâce aux données clients

Флоран Бюиссон

Immersion dans l'analyse des données

Immersion dans l'analyse des données

Джордж Маунт

Data Science. Informations privilégiées pour les débutants. Incluant le langage R.

Data Science. Informations privilégiées pour les débutants. Incluant le langage R.

Кэти О’Нил, Рэйчел Шатт

Régression : théorie et pratique. Avec des exemples en R et Stan

Régression : théorie et pratique. Avec des exemples en R et Stan

Эндрю Гельман, Дженнифер Хилл, Аки Вехтари

Le minimum théorique sur le Big Data. Tout ce qu'il faut savoir sur les données massives

Le minimum théorique sur le Big Data. Tout ce qu'il faut savoir sur les données massives

Ын Анналин, Су Кеннет

Mathématiques pour la Data Science. Gérer les données avec l'algèbre linéaire, la théorie des probabilités et les statistiques.

Mathématiques pour la Data Science. Gérer les données avec l'algèbre linéaire, la théorie des probabilités et les statistiques.

Томас Нилд

Statistiques pratiques pour les spécialistes de la Data Science : 50+ concepts essentiels avec R et Python

Statistiques pratiques pour les spécialistes de la Data Science : 50+ concepts essentiels avec R et Python

Питер Брюс, Эндрю Брюс, Питер Гедек