Vorliegende Sprache |
ger |
Hinweise auf parallele Ausgaben |
1725897334 Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Klinkhammer, Dennis: Einführung in die empirische Kausalanalyse und machine learning mit R |
ISBN |
978-3-8252-5510-7 |
Name |
Klinkhammer, Dennis ¬[VerfasserIn]¬ |
Spermann, Alexander ¬[VerfasserIn]¬ |
ANZEIGE DER KETTE |
Spermann, Alexander ¬[VerfasserIn]¬ |
T I T E L |
Einführung in die empirische Kausalanalyse und Machine Learning mit R |
Verlagsort |
Bielefeld |
Verlag |
wbv Media GmbH & Co. KG |
Erscheinungsjahr |
2020 |
2020 |
Umfang |
1 Online-Ressource (188 Seiten) : Illustrationen, Diagramme |
Beilagen |
Bonusmaterial: Lernvideo für den schnellen Einstieg in die Programmiersprache R, Lernvideo Packages in R für den schnellen Einstieg |
Reihe |
utb-studi-e-book. BWL/VWL |
Notiz / Fußnoten |
Für alle Lernziele in R stehen einschlägige Programmierbeispiele über GitHub bereit. Die Programmierbeispiele können einfach in einem Repository ausgewählt werden. |
Titelhinweis |
Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Klinkhammer, Dennis: Einführung in die empirische Kausalanalyse und machine learning mit R |
ISBN |
ISBN 978-3-8385-5510-2 PDF |
Klassifikation |
9782 |
330 |
ST 601 |
ST 301 |
ST 302 |
Kurzbeschreibung |
Das Lehrbuch zur Programmiersprache R mit Videos und Musterlösungen ist der ideale Einstieg für Studierende in die Statistik mit den Schwerpunkten moderne Ökonometrie, empirische Kausalanalyse und Machine Learning. |
1. Schlagwortkette |
Kausalanalyse |
Maschinelles Lernen |
Statistik |
Empirische Forschung |
Datenanalyse |
ANZEIGE DER KETTE |
Kausalanalyse -- Maschinelles Lernen -- Statistik -- Empirische Forschung -- Datenanalyse |
SWB-Titel-Idn |
172804720X |
Signatur |
E-Book UTB |
Bemerkungen |
Elektronischer Volltext - Campuslizenz |
Elektronische Adresse |
$uhttps://elibrary.utb.de/doi/book/10.36198/9783838555102 |
Internetseite / Link |
Verlag |
Siehe auch |
Cover |