Программные системы статистического анализа. Обнаружение закономерностей в данных с использованием системы R и языка Python учебное пособие В. М. Волкова, М. А. Семёнова, Е. С. Четвертакова, С. С. Вожов
Material type:
TextPublication details: Новосибирск Новосибирский государственный технический университет 2017Description: 74 сSubject(s): программная система | статистический анализ | анализ данных | система R | язык Python | корреляционный анализ | модель регрессии | факторный анализ | регрессионный анализOther classification: 32.97 Online resources: Click here to access online Summary: Рассмотрены методы анализа данных в той последовательности, как они должны применяться при использовании анализа данных на практике: методы, использующиеся при предварительном анализе данных, при проверке статистических гипотез о нормальности, об однородности средних, о независимости, об однородности дисперсий, о незначимости коэффициента корреляции, методы построения моделей регрессии, проверки на адекватность полученной модели, оценки качества модели и ее способности давать точный прогноз. Приводится информация о функциях, представленных в системе R и библиотеках и пакетах, реализованных средствами языка программирования Python. Учебное пособие может быть полезно также всем, интересующимся методами статистического анализа данных и современными программными средствами, позволяющими осуществлять анализ данных на профессиональном уровне.
Книга находится в премиум-версии IPR SMART.
Рассмотрены методы анализа данных в той последовательности, как они должны применяться при использовании анализа данных на практике: методы, использующиеся при предварительном анализе данных, при проверке статистических гипотез о нормальности, об однородности средних, о независимости, об однородности дисперсий, о незначимости коэффициента корреляции, методы построения моделей регрессии, проверки на адекватность полученной модели, оценки качества модели и ее способности давать точный прогноз. Приводится информация о функциях, представленных в системе R и библиотеках и пакетах, реализованных средствами языка программирования Python. Учебное пособие может быть полезно также всем, интересующимся методами статистического анализа данных и современными программными средствами, позволяющими осуществлять анализ данных на профессиональном уровне.
There are no comments on this title.