Читайте только на Литрес

Книгу нельзя скачать файлом, но можно читать в нашем приложении или онлайн на сайте.

Основной контент книги Applied Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics Using Python
Текст

Объем 585 страниц

0+

Applied Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics Using Python

A Beginner's Guide to Advanced Data Analysis
автор
Daniel J. Denis
Читайте только на Литрес

Книгу нельзя скачать файлом, но можно читать в нашем приложении или онлайн на сайте.

11 456,79 ₽

Начислим

+344

Покупайте книги и получайте бонусы в Литрес, Читай-городе и Буквоеде.

Участвовать в бонусной программе
Подарите скидку 10%
Посоветуйте эту книгу и получите 1 145,68 ₽ с покупки её другом.

О книге

Applied Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics Using Python A practical, “how-to” reference for anyone performing essential statistical analyses and data management tasks in PythonApplied Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics Using Python delivers a comprehensive introduction to a wide range of statistical methods performed using Python in a single, one-stop reference. The book contains user-friendly guidance and instructions on using Python to run a variety of statistical procedures without getting bogged down in unnecessary theory. Throughout, the author emphasizes a set of computational tools used in the discovery of empirical patterns, as well as several popular statistical analyses and data management tasks that can be immediately applied.Most of the datasets used in the book are small enough to be easily entered into Python manually, though they can also be downloaded for free from www.datapsyc.com. Only minimal knowledge of statistics is assumed, making the book perfect for those seeking an easily accessible toolkit for statistical analysis with Python. Applied Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics Using Python represents the fastest way to learn how to analyze data with Python.Readers will also benefit from the inclusion of:A review of essential statistical principles, including types of data, measurement, significance tests, significance levels, and type I and type II errorsAn introduction to Python, exploring how to communicate with PythonA treatment of exploratory data analysis, basic statistics and visual displays, including frequencies and descriptives, q-q plots, box-and-whisker plots, and data managementAn introduction to topics such as ANOVA, MANOVA and discriminant analysis, regression, principal components analysis, factor analysis, cluster analysis, among others, exploring the nature of what these techniques can vs. cannot do on a methodological levelPerfect for undergraduate and graduate students in the social, behavioral, and natural sciences, Applied Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics Using Python will also earn a place in the libraries of researchers and data analysts seeking a quick go-to resource for univariate, bivariate, and multivariate analysis in Python.

Жанры и теги

Войдите, чтобы оценить книгу и оставить отзыв
Книга Daniel J. Denis «Applied Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics Using Python» — читать онлайн на сайте. Оставляйте комментарии и отзывы, голосуйте за понравившиеся.
Возрастное ограничение:
0+
Объем:
585 стр. 176 иллюстраций
ISBN:
9781119578185
Издатель:
Правообладатель:
John Wiley & Sons Limited
Текст PDF
Средний рейтинг 1 на основе 1 оценок
Текст
Средний рейтинг 0 на основе 0 оценок
По подписке
Сборник Красный Октябрь
Народное творчество (Фольклор)
Текст PDF
Средний рейтинг 0 на основе 0 оценок
Текст
Средний рейтинг 0 на основе 0 оценок
Подкаст
Средний рейтинг 0 на основе 0 оценок
Текст, доступен аудиоформат
Средний рейтинг 5 на основе 1 оценок
По подписке
Текст
Средний рейтинг 5 на основе 1 оценок
По подписке
Подкаст
Средний рейтинг 0 на основе 0 оценок
Аудио
Средний рейтинг 5 на основе 1 оценок
По подписке
Текст PDF
Средний рейтинг 0 на основе 0 оценок
Текст PDF
Средний рейтинг 0 на основе 0 оценок
Текст PDF
Средний рейтинг 5 на основе 1 оценок
Текст
Средний рейтинг 0 на основе 0 оценок
Текст
Средний рейтинг 0 на основе 0 оценок