Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Applied Linear Regression for Business Analytics with R: A Practical Guide to Data Science with Case Studies

Citas grāmatas par šo tēmu:
  • Formāts - EPUB+DRM
  • Cena: 118,37 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
Applied Linear Regression for Business Analytics with R: A Practical Guide to Data Science with Case StudiesPalielināt
Citas grāmatas par šo tēmu:

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

Applied Linear Regression for Business Analytics with R introduces regression analysis to business students using the R programming language with a focus on illustrating and solving real-time, topical problems. Specifically, this book presents modern and relevant case studies from the business world, along with clear and concise explanations of the theory, intuition, hands-on examples, and the coding required to employ regression modeling. Each chapter includes the mathematical formulation and details of regression analysis and provides in-depth practical analysis using the R programming language.

1. Introduction.-
2. Basic Statistics and Functions using R.-
3.
Regression Fundamentals.-
4. Simple Linear Regression.-
5. Multiple
Regression.-
6. Estimation Intervals and Analysis of Variance.-
7. Predictor
Variable Transformations.-
8. Model Diagnostics.-
9. Variable Selection.
Dr. Daniel McGibney is an Assistant Professor of Professional Practice at the University of Miami Herbert Business School, USA. He currently teaches analytics to both graduate and undergraduate students. Over the years, he has taught many analytics and data science classes, ranging from Basic Statistics to Big Data Analytics and Deep Learning. He has taught Applied Linear Regression Analysis to students pursuing their MSBA, MBA, MST, and MAcc. He also actively oversees and mentors graduate capstone projects in Analytics for MSBA students, collaborating with Deloitte, Visa, Carnival, Citi, Experian, and many other companies. Dr. McGibney formerly served as the program director for the Herbert Business Schools MSBA degree program. He advised students, oversaw admissions, expanded industry partnerships, and advanced the program curriculum during his tenure as program director.
Biežāk uzdotie jautājumi par e-grāmatām Biežāk uzdotie jautājumi par e-grāmatām
Permanent link: https://www.kriso.lv/db/97830312148066e.html
Keywords: