Регрессионный анализ. Расчеты в Excel и Statistica; КноРус, 2018
Где купить
Последняя известная цена от 550 р. до 550 р. в 1 магазинах
Вы можете поискать его на других площадках:
| Магазин | Цена | Наличие |
|---|---|---|
| Магазин | Последняя известная цена | Обновлено |
|---|---|---|
| ЛитРес | 550 р. | 31.12.2021 |
Описание
В учебном пособии изложены основные методы регрессионного анализа (парная и множественная регрессия), приведены соответствующие расчетные формулы, раскрыт содержательный смысл статистических показателей. Подробно, вплоть до пошаговых инструкций, описаны способы решения задач в табличном процессоре Microsoft Excel 2016 и статистическом пакете Statistica 10. Предназначено для проведения лабораторных занятий и самостоятельной работы студентов, обучающихся по направлению подготовки 38.03.05 «Бизнес-информатика» (бакалавриат), при изучении дисциплины «Эконометрика».
Смотри также о книге.
О книге
| Параметр | Значение |
|---|---|
| Автор(ы) | Владимир Борисович Яковлев |
| Издатель | КноРус |
| Год издания | 2018 |
Отзывы (2)
- autoreg1171549386 — 11 Августа 2021
Оставив за скобками тот момент, что регрессионный анализ данных имеет прикладное значение во многих сферах и книга может пригодиться широкому кругу читателей, хочу напишу об одном из плюсов: в книге даны не просто формулы, а приведены примеры решений. Что для гуманитариев будет несомненно находкой. Так как понять – решить по аналогии гораздо легче чем вникнуть в математический язык. Такой подход встречается не часто. Либо даются просто формулы, либо слишком упрощается – т.н. научпоп. Не пожалел что купил.
- Александр Иванович Орлов — 3 Апреля 2020
Научный уровень издания не соответствует современным требованиям. В тексте нет ни слова про вероятностно-статистические модели порождения данных. Автор не различает выборочные и теоретические характеристики, например, выборочную дисперсию и теоретическую дисперсию, что не соответствует требованиям математической статистики. Обсуждаемый текст может ввести в заблуждение читателя. Надо опираться на серьезные книги, например, учебник «Прикладная статистика» А.И. Орлова.