Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 637335)
Контекстум
Электро-2024

Занимательная статистика. Регрессионный анализ : манга (3000,00 руб.)

0   0
Первый авторТакахаси Син
ИздательствоДМК Пресс, Додэка-XXI
Страниц224
ID835543
АннотацияРиса и Миу учатся в институте и подрабатывают в кафе Norns. Миу очень нравится один из посетителей кафе, но она не знает, как с ним познакомиться. Однажды он забывает на столе книгу, которая оказывается учебником по регрессионному анализу. Теперь есть повод заговорить с ним, но Миу почти не знакома с регрессионным анализом. И тогда Риса берётся помочь своей подруге разобраться в этой науке, осваивая которую Миу узнает, зачем и когда нужен регрессионный анализ, как его проводить, как оценивать его достоверность. В ходе обучения Миу познакомится с такими разновидностями регрессионного анализа, как множественная и логистическая регрессия и на примере кафе Norns научится практически их использовать. Если у вас появилась необходимость на основе некоторых данных предсказать другие данные, например, зная расположение и площадь нового магазина предсказать, какая у него будет выручка, то эта книга для вас.
ISBN978-5-89818-409-4
Такахаси, С. Занимательная статистика. Регрессионный анализ : манга / С. Такахаси .— : ДМК Пресс, Додэка-XXI, 2023 .— 224 с. — ISBN 978-5-89818-409-4 .— URL: https://rucont.ru/efd/835543 (дата обращения: 01.06.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Занимательная_статистика._Регрессионный_анализ__манга.pdf
УДК 519.233.5 ББК 22.172 Т15 Т15 Такахаси, Син. Занимательная статистика. Регрессионный анализ : манга / Такахаси Син (автор), Ироха ISBN 978-5-89818-409-4 Риса и Миу учатся в институте и подрабатывают в кафе Norns. Миу очень нравится один из посетиИноуэ (худож.) ; пер. с яп. А. Б. Клионского. — 2-е изд., эл. — 1 файл pdf : 224 с. — Москва : ДМК Пресс, Додэка-XXI, 2023. — (Образовательная манга). — Систем. требования: Adobe Reader XI либо Adobe Digital Editions 4.5 ; экран 10". — Текст : электронный. телей кафе, но она не знает, как с ним познакомиться. Однажды он забывает на столе книгу, которая оказывается учебником по регрессионному анализу. Теперь есть повод заговорить с ним, но Миу почти не знакома с регрессионным анализом. И тогда Риса берётся помочь своей подруге разобраться в этой науке, осваивая которую Миу узнает, зачем и когда нужен регрессионный анализ, как его проводить, как оценивать его достоверность. В ходе обучения Миу познакомится с такими разновидностями регрессионного анализа, как множественная и логистическая регрессия и на примере кафе Norns научится практически их использовать. Если у вас появилась необходимость на основе некоторых данных предсказать другие данные, наприУДК 519.233.5 ББК 22.172 Электронное издание на основе печатного издания: Занимательная статистика. Регрессионный анализ : манга / Такахаси Син (автор), Ироха Иноуэ (худож.) ; пер. с яп. А. Б. Клионского. — Москва : ДМК Пресс, Додэка-XXI, 2014. — 214 с. — (Образовательная манга). — ISBN 978-5-97060-115-0. — Текст : непосредственный. Издательство выражает благодарность В. О. Панфилову мер, зная расположение и площадь нового магазина предсказать, какая у него будет выручка, то эта книга для вас. Все права защищены. Никакая часть этого издания не может быть воспроизведена в любой форме или любыми средствами, электронными или механическими, включая фотографирование, ксерокопирование или иные средства копирования или сохранения информации, без письменного разрешения издательства. В соответствии со ст. 1299 и 1301 ГК РФ при устранении ограничений, установленных техническими средствами защиты авторских прав, правообладатель вправе требовать от нарушителя возмещения убытков или выплаты компенсации. ISBN 978-5-89818-409-4 © 2005 by Shin Takahashi and Trend-Pro Co., Ltd. © Перевод, Издательский дом «Додэка-XXI», 2013 © Оформление, издание, ДМК Пресс, 2014
Стр.5
СОСОДЕРЖАНИЕ Пролог. ДОБРО ПОЖАЛОВАТЬ В NORNS! ....................... 1 Глава 1. БАЗОВЫЕ ЗНАНИЯ .......................................11 1. Правила записи .............................................................12 2. Обратные функции .........................................................14 3. Показательные функции и функция натурального логарифма .......19 4. Свойства показательных и логарифмических функций ...............20 5. Производная.................................................................24 6. Матрицы .....................................................................37 7. Количественные и качественные данные ................................46 8. Сумма квадратов отклонений, рассеяние, стандартное отклонение ..48 9. Функция плотности вероятности ..........................................50 Глава 2. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ..............................55 1. Что такое регрессионный анализ .........................................56 2. Конкретный пример регрессионного анализа ...........................62 3. Замечание по поводу проведения регрессионного анализа ..........94 4. Нормированный остаток ...................................................95 5. Интерполяция и экстраполяция ...........................................96 6. Автокорреляция .............................................................97 7. Нелинейные уравнения регрессии ........................................98 Глава 3. МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ ........................ 101 1. Что такое множественная регрессия .................................... 102 2. Конкретный пример множественной регрессии ....................... 106 3. Замечание по поводу проведения множественной регрессии ...... 136 4. Нормированный остаток ................................................. 137 5. Обобщённое расстояние Махаланобиса, доверительный интервал и прогнозируемый интервал ............................................ 138 6. Множественная регрессия при наличии неизмеряемых данных среди объясняющих переменных ....................................... 141 VII
Стр.8
7. Мультиколлинеарность ................................................... 145 8. Степень влияния каждой из объясняющих переменных на отклик и множественная регрессия ................................. 146 Глава 4. ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ .......................... 149 1. Что такое логистическая регрессия ..................................... 150 2. Метод максимального правдоподобия ................................. 156 3. Трактовка отклика ........................................................ 160 4. Конкретный пример логистической регрессии ........................ 164 5. Замечание по поводу проведения логистической регрессии ....... 186 6. Отношение перевесов .................................................... 186 7. Пузырьковая диаграмма ................................................. 192 Приложение. ПРОБУЕМ ВЫЧИСЛЯТЬ В EXCEL! ..................... 193 1. Основание натурального логарифма ................................... 194 2. Значение показательной функции ...................................... 195 3. Значение функции натурального логарифма ......................... 196 4. Произведение матриц .................................................... 197 5. Обратная матрица ........................................................ 199 6. Нахождение на оси x графика распределения хи-квадрат значения, соответствующего заданной вероятности .................. 200 7. Вероятность распределения хи-квадрат ................................ 201 8. Нахождение на оси x графика F-распределения значения, соответствующего заданной вероятности .............................. 202 9. Вероятность F-распределения ........................................... 204 10. (Частные) коэффициенты (можественной) регрессии ................ 205 11. Коэффициенты уравнения логистической регрессии ................ 208 Предметный указатель ...................................... 212 VIII
Стр.9

Облако ключевых слов *


* - вычисляется автоматически
Периодика по подписке
Антиплагиат система Руконтекст