Predictive analytics parametric models par tamhane ajit (9 résultats)
Langue : anglais
Edité par Wiley, 2020
Série : Wiley Series in Probability and Statistics, Livre 315 sur 358. Livre 315 sur 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
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Langue : anglais
Edité par Wiley, 2020
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Langue : anglais
Edité par Wiley, 2020
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Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-UnisGreatBookPrices
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Etat : New.
Langue : anglais
Edité par Wiley, 2020
Série : Wiley Series in Probability and Statistics, Livre 315 sur 358. Livre 315 sur 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
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Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-UniGreatBookPricesUK
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Etat : New.
Langue : anglais
Edité par Wiley, 2020
Série : Wiley Series in Probability and Statistics, Livre 315 sur 358. Livre 315 sur 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
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Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-UniGreatBookPricesUK
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Langue : anglais
Edité par John Wiley & Sons Inc, 2020
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Vendeur : Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, IrlandeKennys Bookshop and Art Galleries Ltd.
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Etat : New. 2020. 1st Edition. hardcover. . . . . .
Langue : anglais
Edité par John Wiley & Sons Inc, 2020
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Langue : anglais
Edité par John Wiley & Sons Inc, 2020
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Etat : New. 2020. 1st Edition. hardcover. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
Langue : anglais
Edité par Wiley Okt 2020, 2020
Série : Wiley Series in Probability and Statistics, Livre 315 sur 358. Livre 315 sur 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
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Buch. Etat : Neu. Neuware - Provides a foundation in classical parametric methods of regression and classification essential for pursuing advanced topics in predictive analytics and statistical learningThis book covers a broad range of topics in parametric regression and classification including multiple regression, logistic reg…ression (binary and multinomial), discriminant analysis, Bayesian classification, generalized linear models and Cox regression for survival data. The book also gives brief introductions to some modern computer-intensive methods such as classification and regression trees (CART), neural networks and support vector machines.The book is organized so that it can be used by both advanced undergraduate or masters students with applied interests and by doctoral students who also want to learn the underlying theory. This is done by devoting the main body of the text of each chapter with basic statistical methodology illustrated by real data examples. Derivations, proofs and extensions are relegated to the Technical Notes section of each chapter, Exercises are also divided into theoretical and applied. Answers to selected exercises are provided. A solution manual is available to instructors who adopt the text.Data sets of moderate to large sizes are used in examples and exercises. They come from a variety of disciplines including business (finance, marketing and sales), economics, education, engineering and sciences (biological, health, physical and social). All data sets are available at the book's web site. Open source software R is used for all data analyses. R codes and outputs are provided for most examples. R codes are also available at the book's web site.Predictive Analytics: Parametric Models for Regression and Classification Using R is ideal for a one-semester upper-level undergraduate and/or beginning level graduate course in regression for students in business, economics, finance, marketing, engineering, and computer science. It is also an excellent resource for practitioners in these fields.
