
Statistical Computing With R (Usado)
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O que você precisa saber sobre este produto
- Ano de publicação: 2007
- Capa do livro: Dura
- Gênero: Acadêmico.
- Subgênero: Estatística.
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- Número de páginas: 399.
- Idade recomendada: de a .
- Inclui .
- Dimensões: 16cm largura x 24cm altura.
- Peso: 800g.
- ISBN: 9781584885450.
Características do produto
Características principais
Título do livro | Statistical Computing With R |
---|---|
Série | Computer Science and Data Analysis |
Autor | Maria L. Rizzo |
Idioma | Inglês |
Editora do livro | Chapman and Hall |
Edição do livro | 1 |
Capa do livro | Dura |
Ano de publicação | 2007 |
Outros
Quantidade de páginas | 399 |
---|---|
Altura | 24 cm |
Largura | 16 cm |
Peso | 800 g |
Material da capa do livro | CAPA DURA |
Gênero do livro | Acadêmico |
Subgêneros do livro | Estatística |
Escrito em letra maiúscula | Não |
ISBN | 9781584885450 |
Descrição
Usado mas em perfeito estado. Algumas leves marcas amareladas nas lombadas devido ao tempo. Sem nenhuma rasura.
Computational statistics and statistical computing are two areas that employ computational, graphical, and numerical approaches to solve statistical problems, making the versatile R language an ideal computing environment for these fields. One of the first books on these topics to feature R, Statistical Computing with R covers the traditional core material of computational statistics, with an emphasis on using the R language via an examples-based approach. Suitable for an introductory course in computational statistics or for self-study, it includes R code for all examples and R notes to help explain the R programming concepts.
After an overview of computational statistics and an introduction to the R computing environment, the book reviews some basic concepts in probability and classical statistical inference. Each subsequent chapter explores a specific topic in computational statistics. These chapters cover the simulation of random variables from probability distributions, the visualization of multivariate data, Monte Carlo integration and variance reduction methods, Monte Carlo methods in inference, bootstrap and jackknife, permutation tests, Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods, and density estimation. The final chapter presents a selection of examples that illustrate the application of numerical methods using R functions.
Focusing on implementation rather than theory, this text serves as a balanced, accessible introduction to computational statistics and statistical computing.
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