Фундаментальная библиотека ФГБОУ ВО СПХФУ Минздрава России

Версия для слабовидящих: Вкл Выкл Изображения: Вкл Выкл Размер шрифта: A A A Цветовая схема: A A A A

Главная

ИРБИС64+

Упрощенный режим

Описание

Базы данных

ЭБС IPRBooks- результаты поиска

Вид поиска

Электронный каталог

Картотека журнальных статей

Систематический имидж-каталог

Авторефераты диссертаций

Учебники и учебно-методические пособия СПХФУ

ЭБС IPRBooks

ЭБС Консультант студента

ЭБС Юрайт

Диссертации, защищенные в СПХФУ

Журнальный фонд СПХФУ

Библиотечный фонд техникума

ВКР

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Поисковый запрос: (<.>K=модель регрессии<.>)

Общее количество найденных документов : 1

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 91682
Автор(ы) : Волкова В. М., Семёнова М. А., Четвертакова Е. С., Вожов С. С.
Заглавие : Программные системы статистического анализа. Обнаружение закономерностей в данных с использованием системы R и языка Python : Учебное пособие
Выходные данные : Новосибирск: Новосибирский государственный технический университет, 2017
Колич.характеристики :74 с
Примечания : Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
ISBN, Цена 978-5-7782-3183-2: Б.ц.
УДК : 004.438
ББК : 32.97
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): анализ данных--корреляционный анализ--модель регрессии--программная система--регрессионный анализ--система r--статистический анализ--факторный анализ--язык python
Аннотация: 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.
(для доступа требуется авторизация)

Тематический навигатор

Статистика обращений

Статистика за 01.07.2024
Число запросов	0
Число посетителей	0
Число заказов	0

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)