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Statistics is Easy
Manpreet Singh Katari, Sudarshini Tyagi, Dennis Shasha (Broschiert, Englisch)
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Beschreibung
Computational analysis of natural science experiments often confronts noisy data due to natural variability in environment or measurement. Drawing conclusions in the face of such noise entails a statistical analysis. Parametric statistical methods assume that the data is a sample from a population that can be characterized by a specific distribution (e.g., a normal distribution). When the… assumption is true, parametric approaches can lead to high confidence predictions. However, in many cases particular distribution assumptions do not hold. In that case, assuming a distribution may yield false conclusions. The companion book Statistics is Easy, gave a (nearly) equation-free introduction to nonparametric (i.e., no distribution assumption) statistical methods. The present book applies data preparation, machine learning, and nonparametric statistics to three quite different life science datasets. We provide the code as applied to each dataset in both R and Python 3. We also include exercises for self-study or classroom use. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
08.04.2021
Sprache
Englisch
EAN
9783031013058
Herausgeber
Springer International Publishing
Titel in Originalsprache
Statistics is Easy
Serien- oder Bandtitel
Synthesis Lectures on Mathematics & Statistics
Sonderedition
Nein
Autor
Manpreet Singh Katari, Sudarshini Tyagi, Dennis Shasha
Seitenanzahl
62
Auflage
1
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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