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Einführung in die empirische Kausalanalyse und Machine Learning mit R

Einführung in die empirische Kausalanalyse und Machine Learning mit R
Kataloginformation
Feldname Details
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
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