English
  • استرجاع مجاني وسهل
  • أفضل العروض

Exploring Data in Engineering, the Sciences, and Medicine Hardcover English by Ronald K. Pearson

الآن:
952.00 د.إ.‏شامل ضريبة القيمة المضافة
توصيل مجاني
noon-marketplace
احصل عليه خلال 7 - 11 ديسمبر
اطلب في غضون 23 ساعة 23 دقيقة
VIP ENBD Credit Card

emi
خطط الدفع الشهرية تبدأ من د.إ.‏80عرض المزيد من التفاصيل
VIP card

احصل على د.إ. 47.60 رصيد مسترجع باستخدام بطاقة بنك المشرق نون الائتمانية. اشترك الآن. قدّم الحين

ادفع على 4 دفعات بدون فوائد بقيمة ٢٣٨٫٠٠ د.إ.اعرف المزيد
قسمها على 4 دفعات ب ٢٣٨٫٠٠ د.إ. بدون فوائد أو رسوم تأخير.اعرف المزيد
التوصيل 
بواسطة نوون
التوصيل بواسطة نوون
البائع ذو
 تقييم عالي
البائع ذو تقييم عالي
الدفع 
عند الاستلام
الدفع عند الاستلام
عملية 
تحويل آمنة
عملية تحويل آمنة
1
1 تمت الإضافة لعربة التسوق
أضف للعربة
Noon Locker
توصيل مجاني لنقطة نون ومراكز الاستلام
معرفة المزيد
free_returns
إرجاع سهل لكل المنتجات في هذا العرض.
المنتج كما في الوصف
المنتج كما في الوصف
70%
شريك لنون منذ

شريك لنون منذ

7+ سنين
نظرة عامة
المواصفات
الناشرOxford University Press, USA
رقم الكتاب المعياري الدولي 139780195089653
اللغةالإنجليزية
وصف الكتابTwo recent and ongoing developments have greatly increased both the range of opportunities for exploratory data analysis and the variety of tools to support this type of analysis. First has been the dramatic rise in the number of publicly available datasets available free from the Internet and second has been the similarly dramatic evolution of the Open Source software movement, making powerful analysis packages like R also freely available. The objective of this book is to provide a reasonably thorough introduction to a useful subset of these analysis tools, illustrating what they are, what they do, and when and how they sometimes fail or do something very different than we expect them to. Specific topics covered include descriptive characterizations like summary statistics (mean, median, standard deviation, MAD scale estimate, etc.), graphical techniques like boxplots and nonparametric density estimates, various forms of regression modeling (standard linear regression models, logistic regression, and highly robust techniques like least trimmed squares), and the recognition and treatment of important data anomalies like outliers and missing data. In addition, the book also introduces a variety of dynamic data analysis tools, including autocorrelation analysis, parametric and nonparametric spectrum estimation, and the use of nonlinear data cleaning filters to improve dynamic characterization results. The book assumes familiarity with calculus and linear algebra, but does not assume any prior exposure to probability or statistics. Both simulation-based and real data examples are included and the book is intended either as an introductory textbook for an exploratory data analysis course like ones the author taught at the ETH where some of this material was used, or for self-study. Exercises are included at the end of each chapter and both R code and datasets are available through the associated OUP website.

Exploring Data in Engineering, the Sciences, and Medicine Hardcover English by Ronald K. Pearson

تمت الإضافة لعربة التسوقatc
مجموع السلة 952.00 د.إ.‏
Loading