R Uygulamalı Yeniden Örnekleme Teknikleri

Stok Kodu:
9786257052603
Boyut:
16x23.5
Sayfa Sayısı:
650
Baskı:
1
Basım Tarihi:
2020-08
Kapak Türü:
Ciltsiz
Kağıt Türü:
2. Hamur
%15 indirimli
532,00TL
452,20TL
9786257052603
676454
R Uygulamalı Yeniden Örnekleme Teknikleri
R Uygulamalı Yeniden Örnekleme Teknikleri
452.20

Yeniden örnekleme (resampling) veri biliminde son yıllarda yoğun olarak kullanılmaya başlanan istatistiksel tekniklerdir. İstatiksel çıkarımların anakitleden çekilen bir orijinal örneklemin tekrar tekrar yeniden örneklenmesiyle hesaplanan güven aralıkları, standart hata ve olasılıklara dayalı olarak gerçekleştirildiği tekniklerdir. Klasik parametrik istatistik yöntemlerdeki dağılışlara dayalı varsayımlar ve yaklaşma testleri yerine yeniden örnekleme tekniklerinde örnekleme dağılışları kullanılır. Yeniden örnekleme teknikleri bu nedenle dağılışlarla ilgili varsayımlar ve karmaşık hipotez testi formülleriyle uğraşmak yerine doğrudan analize ve bulgulara odaklanmayı sağlamaktadır.

Yeniden örnekleme tekniklerinin önümüzdeki yıllarda istatistik yazılımlarda önemli bir bileşen olarak yer alması beklenmektedir. Özgür ve açık kaynak bir yazılım olarak R, yeniden örnekleme için geliştirilen onlarca paketi ve yüzlerce fonksiyonuyla bootstrap, permütasyon testi, çapraz doğrulama ve diğer yeniden örnekleme teknikleri bakımından oldukça zengin bir analiz ortamı sunmaktadır. Bu kitapta tek, iki ve çok değişkenli veri analizi için bootstrap, jackknife, permütasyon testi ve çapraz doğrulama teknikleri uygulamalı olarak sunulmaktadır. Ayrıca korelasyon ve regresyon analizinde yeni yöntemler, bilgi teorisiyle ilgili temel kavramlar ve araçlar yanında orijinal bazı araştırma yaklaşımları da geniş şekilde incelenmiş ve örnekleriyle anlatılmıştır. Kitap istatistik analiz, makine öğrenmesi ve veri biliminde yeni yöntem ve teknikler için bir öğretici; ileri araştırmalar için bir başvuru kaynağı olacak şekilde tasarlanmış ve yazılmıştır.

Yeniden örnekleme (resampling) veri biliminde son yıllarda yoğun olarak kullanılmaya başlanan istatistiksel tekniklerdir. İstatiksel çıkarımların anakitleden çekilen bir orijinal örneklemin tekrar tekrar yeniden örneklenmesiyle hesaplanan güven aralıkları, standart hata ve olasılıklara dayalı olarak gerçekleştirildiği tekniklerdir. Klasik parametrik istatistik yöntemlerdeki dağılışlara dayalı varsayımlar ve yaklaşma testleri yerine yeniden örnekleme tekniklerinde örnekleme dağılışları kullanılır. Yeniden örnekleme teknikleri bu nedenle dağılışlarla ilgili varsayımlar ve karmaşık hipotez testi formülleriyle uğraşmak yerine doğrudan analize ve bulgulara odaklanmayı sağlamaktadır.

Yeniden örnekleme tekniklerinin önümüzdeki yıllarda istatistik yazılımlarda önemli bir bileşen olarak yer alması beklenmektedir. Özgür ve açık kaynak bir yazılım olarak R, yeniden örnekleme için geliştirilen onlarca paketi ve yüzlerce fonksiyonuyla bootstrap, permütasyon testi, çapraz doğrulama ve diğer yeniden örnekleme teknikleri bakımından oldukça zengin bir analiz ortamı sunmaktadır. Bu kitapta tek, iki ve çok değişkenli veri analizi için bootstrap, jackknife, permütasyon testi ve çapraz doğrulama teknikleri uygulamalı olarak sunulmaktadır. Ayrıca korelasyon ve regresyon analizinde yeni yöntemler, bilgi teorisiyle ilgili temel kavramlar ve araçlar yanında orijinal bazı araştırma yaklaşımları da geniş şekilde incelenmiş ve örnekleriyle anlatılmıştır. Kitap istatistik analiz, makine öğrenmesi ve veri biliminde yeni yöntem ve teknikler için bir öğretici; ileri araştırmalar için bir başvuru kaynağı olacak şekilde tasarlanmış ve yazılmıştır.

Tüm kartlar
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
Tek Çekim 452,20    452,20   
Yorum yaz
Bu kitabı henüz kimse eleştirmemiş.
Kapat