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Applied Multivariate Statistics with R

Daniel Zelterman (Taschenbuch, Englisch)

Optischer Zustand
Beschreibung
This book brings the power of multivariate statistics to graduate-level practitioners, making these analytical methods accessible without lengthy mathematical derivations. Using the open source, shareware program R, Professor Zelterman demonstrates the process and outcomes for a wide array of multivariate statistical applications. Chapters cover graphical displays, linear algebra, univariate,…  bivariate and multivariate normal distributions, factor methods, linear regression, discrimination and classification, clustering, time series models, and additional methods. Zelterman uses practical examples from diverse disciplines to welcome readers from a variety of academic specialties. Those with backgrounds in statistics will learn new methods while they review more familiar topics. Chapters include exercises, real data sets, and R implementations. The data are interesting, real-world topics, particularly from health and biology-related contexts. As an example of the approach, the text examines a sample from the Behavior Risk Factor Surveillance System, discussing both the shortcomings of the data as well as useful analyses. The text avoids theoretical derivations beyond those needed to fully appreciate the methods. Prior experience with R is not necessary.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
22.10.2016
Sprache
Englisch
EAN
9783319361635
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Statistics for Biology and Health
Sonderedition
Nein
Autor
Daniel Zelterman
Seitenanzahl
393
Auflage
Softcover reprint of the original 1st edition 2015
Einbandart
Taschenbuch
Schlagwörter
R software, clustering, factor methods, graphical displays, linear algebra, linear regression, matrix algebra biostatistics, normal distribution, statistical inference for biology, time series models, Systems Biology
Thema-Inhalt
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik MBNS - Epidemiologie und medizinische Statistik PSAX - DV-gestützte Biologie/Bioinformatik
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

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