Introduction to Statistics and Data Analysis: With Exercises, Solutions and Applications in R

Name: Introduction to Statistics and Data Analysis: With Exercises, Solutions and Applications in R
Price: 106.99 EUR
Availability: InStock
Author: Heumann, Christian
ISBN: 3319461605

Heumann, Christian

inkl. MwSt. Versandinformationen

Artikel zZt. nicht lieferbar

Kurzinformation

Sprache:

Englisch

ISBN:

3319461605

Verlag:

Springer

Seitenzahl:

456

Auflage:

Erschienen:

2017-03-14

Dieser Artikel steht derzeit nicht zur Verfügung!

Gebrauchte Bücher kaufen

Information

Das Buch befindet sich in einem sehr guten, unbenutzten Zustand.

Information

Das Buch befindet sich in einem sehr guten, gelesenen Zustand. Die Seiten und der Einband sind intakt. Buchrücken/Ecken/Kanten können leichte Gebrauchsspuren aufweisen.

Information

Das Buch befindet sich in einem guten, gelesenen Zustand. Die Seiten und der Einband sind intakt. Buchrücken/Ecken/Kanten können Knicke/Gebrauchsspuren aufweisen.

Information

Das Buch befindet sich in einem lesbaren Zustand. Die Seiten und der Einband sind intakt, jedoch weisen Buchrücken/Ecken/Kanten starke Knicke/Gebrauchsspuren auf. Zusatzmaterialien können fehlen.

Neues Buch oder eBook (pdf) kaufen

Information

Neuware - verlagsfrische aktuelle Buchausgabe.

Bestellen bei

Neu bestellen bei

Handgeprüfte Gebrauchtware

Schnelle Lieferung

Faire Preise

inkl. MwSt. Versandinformationen

Artikel zZt. nicht lieferbar

Weitere Zahlungsmöglichkeiten

Beschreibung

Introduction to Statistics and Data Analysis: With Exercises, Solutions and Applications in R

With Exercises, Solutions and Applications in R

Diese Beschreibung wurde mittels künstlicher Intelligenz generiert

"Introduction to Statistics and Data Analysis: With Exercises, Solutions and Applications in R" von Shalabh bietet eine umfassende Einführung in die Grundlagen der Statistik und Datenanalyse. Das Buch ist darauf ausgerichtet, sowohl Studierenden als auch Praktikern ein solides Verständnis statistischer Konzepte zu vermitteln, wobei besonderer Wert auf praktische Anwendungen gelegt wird. Es umfasst Themen wie deskriptive Statistiken, Wahrscheinlichkeitsrechnung, statistische Inferenz und Regressionsanalyse. Ein besonderes Merkmal des Buches ist die Integration der Programmiersprache R, die als Werkzeug für die Durchführung von Datenanalysen dient. Leser werden durch zahlreiche Übungen und Lösungen geführt, die das Gelernte vertiefen und den Einsatz von R zur Lösung statistischer Probleme demonstrieren. Durch diese praxisorientierte Herangehensweise können Leser ihre analytischen Fähigkeiten entwickeln und festigen.

Produktdetails

Einband:

Gebunden

Seitenzahl:

456

Erschienen:

2017-03-14

Sprache:

Englisch

EAN:

9783319461601

ISBN:

3319461605

Verlag:

Springer

Gewicht:

869 g

Auflage:

Alle gebrauchten Bücher werden von uns handgeprüft.
So garantieren wir Dir zu jeder Zeit Premiumqualität.

Über den Autor

Heumann, Christian

Dr. Christian Heumann is a professor at the Ludwig-Maximilian-Universität Munich, where he teaches students in Bachelor and Master programs offered by the Department of Statistics, as well as undergraduate students in the Bachelor of Science programs in business administration and economics. His research interests include statistical modeling, computational statistics and all aspects of missing data.Dr. Michael Schomaker is a Senior Researcher and Biostatistician at the Centre For Infectious Disease Epidemiology & Research (CIDER), University of Cape Town, South Africa. He received his doctoral degree from the University of Munich. He has taught undergraduate students from the business and medical sciences for many years and has written contributions for various introductory textbooks. His research chiefly focuses on missing data, causal inference, model averaging and HIV/AIDS. Dr. Shalabh is a Professor at the Indian Institute of Technology Kanpur (India). He received his Ph.D. from the University of Lucknow (India) and completed his post-doctoral work at the University of Pittsburgh (USA) and University of Munich (Germany). He has over twenty years experience in teaching and research. His main research areas are linear models, regression analysis, econometrics, error-measurement models, missing data models and sampling theory.