Книга “Справочник по регрессионному анализу с приложениями в R” автора Самприта Чаттерджи является исчерпывающим и актуальным руководством по проведению сложных регрессий на языке статистического программирования R. В первом издании авторы подробно рассматривают “классический” анализ регрессии, дополняя его здесь обсуждением более продвинутых тем, включая данные о выживании с момента времени и данные о продольных и кластерных данных. Особое внимание в книге уделяется методам, которые стали популярными за последние несколько десятилетий, поскольку все более крупные наборы данных сделали возможными новые методы и приложения. К ним относятся: методы регуляризации, методы сглаживания, методы на основе деревьев. В новом издании книги инструментарий аналитика данных расширен.
Книга будет интересна и полезна как студентам, начинающим изучение статистики, так и работающим в области статистики инженерам и ученым.
Электронная Книга «Handbook of Regression Analysis With Applications in R» написана автором Samprit Chatterjee в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119392484
Описание книги от Samprit Chatterjee
H andbook and reference guide for students and practitioners of statistical regression-based analyses in R Handbook of Regression Analysis with Applications in R, Second Edition is a comprehensive and up-to-date guide to conducting complex regressions in the R statistical programming language. The authors’ thorough treatment of “classical” regression analysis in the first edition is complemented here by their discussion of more advanced topics including time-to-event survival data and longitudinal and clustered data. The book further pays particular attention to methods that have become prominent in the last few decades as increasingly large data sets have made new techniques and applications possible. These include: Regularization methods Smoothing methods Tree-based methods In the new edition of the Handbook , the data analyst’s toolkit is explored and expanded. Examples are drawn from a wide variety of real-life applications and data sets. All the utilized R code and data are available via an author-maintained website. Of interest to undergraduate and graduate students taking courses in statistics and regression, the Handbook of Regression Analysis will also be invaluable to practicing data scientists and statisticians.
