सांख्यिकी और प्रयोग योजना नौसिखियों के लिए: सांख्यिकी को झूठ बोलने से कैसे रोकें
A

सांख्यिकी और प्रयोग योजना नौसिखियों के लिए: सांख्यिकी को झूठ बोलने से कैसे रोकें

गणित
statistics experimental design probability theory signal detection theory hypothesis testing t-test data analysis
लेखक
Майкл Х. Херцог, Грегори Фрэнсис, Аарон Кларк
प्रकाशक
ДМК Пресс
वर्ष
2023
भाषा
रूसी
41
इस पुस्तक को रेट करें

पुस्तक पढ़ने के लिए, लॉग इन करें / पंजीकरण करें

अंश का पूर्वावलोकन

समान पुस्तकें

रिग्रेशन: सिद्धांत और व्यवहार। R और Stan के उदाहरणों के साथ

रिग्रेशन: सिद्धांत और व्यवहार। R और Stan के उदाहरणों के साथ

Эндрю Гельман, Дженнифер Хилл, Аки Вехтари

बायेसियन सांख्यिकी: स्टार वार्स®, लेगो®, रबर डकी और बहुत कुछ

बायेसियन सांख्यिकी: स्टार वार्स®, लेगो®, रबर डकी और बहुत कुछ

Уилл Курт

डेटा साइंस के लिए गणित। रैखिक बीजगणित, संभाव्यता सिद्धांत और सांख्यिकी के साथ डेटा प्रबंधन

डेटा साइंस के लिए गणित। रैखिक बीजगणित, संभाव्यता सिद्धांत और सांख्यिकी के साथ डेटा प्रबंधन

Томас Нилд

संभाव्य मशीन लर्निंग। अतिरिक्त विषय: आधार, अनुमान

संभाव्य मशीन लर्निंग। अतिरिक्त विषय: आधार, अनुमान

Кэвин П. Мэрфи

डेटा साइंस में कारणात्मक विश्लेषण

डेटा साइंस में कारणात्मक विश्लेषण

Алекс Руис де Вилья Роберт

छल-कपट रहित सांख्यिकी: डेटा के गंभीर विश्लेषण और कारणात्मक निष्कर्ष की विधियाँ

छल-कपट रहित सांख्यिकी: डेटा के गंभीर विश्लेषण और कारणात्मक निष्कर्ष की विधियाँ

Итан Буэно де Мескита, Энтони Фаулер

डेटा एनालिटिक्स में गहराई से उतरना

डेटा एनालिटिक्स में गहराई से उतरना

Джордж Маунт

पायथन और आर भाषाओं में डेटा विश्लेषण पर व्यावहारिक सत्र

पायथन और आर भाषाओं में डेटा विश्लेषण पर व्यावहारिक सत्र

О.А. Баюк, М.Р. Исаева, М.О. Самсонкин

पायथन पर न्यूरल नेटवर्क। एआई और मशीन लर्निंग की मूल बातें

पायथन पर न्यूरल नेटवर्क। एआई और मशीन लर्निंग की मूल बातें

Куликова И. В.

बायेसियन मॉडल। पायथन प्रोग्रामिंग भाषा में बायेसियन सांख्यिकी

बायेसियन मॉडल। पायथन प्रोग्रामिंग भाषा में बायेसियन सांख्यिकी

Аллен Б. Дауни