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Kirjailija

Varsha Jadhav

Kirjat ja teokset yhdessä paikassa: 24 kirjaa, julkaisuja vuosilta 2023–2025, suosituimpiin kuuluu AI-gestuurde assistent voor geestelijke gezondheidszorg. Vertaile teosten hintoja ja tarkista saatavuus suomalaisista kirjakaupoista.

24 kirjaa

Kirjojen julkaisuvuodet: 2023–2025.

Multivariate Analyse für die Datenwissenschaft

Multivariate Analyse für die Datenwissenschaft

Varsha Jadhav; Dhananjay Dolas

Verlag Unser Wissen
2023
pokkari
Die multivariate Analyse ist eine Art der statistischen Analyse, die aus mehr als zwei abh ngigen Variablen besteht und zu einem einzigen Ergebnis f hrt. Viele Probleme der realen Welt sind Beispiele f r multivariate Gleichungen, denn alles, was in der Welt geschieht, hat mehrere Ursachen. Die multivariate Analyse ist sehr wichtig, da sie es erm glicht, die Beziehung zwischen mehreren Variablen zu verstehen und das Verhalten von Variablen auf der Grundlage von Beobachtungen vorherzusagen und zu prognostizieren. Multivariate Techniken werden zur Analyse von Datens tzen verwendet. Sie misst auch latente Variablen, indem sie ein Strukturgleichungsmodell erstellt. Es hilft auch bei der Reduzierung und Vereinfachung von Daten, ohne dass wichtige Details verloren gehen. Sie helfen bei der statistischen Schlussfolgerung von mehreren unabh ngigen und abh ngigen Variablen.
Analyse multivariée pour la science des données

Analyse multivariée pour la science des données

Varsha Jadhav; Dhananjay Dolas

Editions Notre Savoir
2023
pokkari
L'analyse multivari e est un type d'analyse statistique qui consiste utiliser plus de deux variables d pendantes pour obtenir un r sultat unique. De nombreux probl mes du monde r el sont des exemples d' quations plusieurs variables, car tout ce qui se passe dans le monde est d de multiples raisons. L'analyse multivari e est tr s importante car elle permet de comprendre la relation entre plusieurs variables et de pr voir et pr dire le comportement des variables sur la base d'observations. Les techniques multivari es sont utilis es pour analyser les ensembles de donn es. Elles permettent galement de mesurer les variables latentes en construisant un mod le d' quation structurelle. Elles permettent galement de r duire et de simplifier les donn es sans en perdre les d tails importants. Elles aident l'inf rence statistique de multiples variables ind pendantes et d pendantes.